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本发明适用人工智能的机器学习技术领域,提供了一种个性化联邦学习加速方法、装置;该方法在联邦学习中使用服务节点服务器模型的信息,训练出元自动剪枝网络,接着将元自动剪枝网络下发到子节点,用子节点的数据进行再训练,生成个性化网络权值,同时对由网络模型每层信道数量构成的编码向量进行迭代优化以加速提高个性化网络权值的准确性;最终在子节点进行压缩加速后的网络满足各种个性化场景下的约束条件;采用该方法的装置也具有同样的技术效果。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114648092 A
(43)申请公布日 2022.06.21
(21)申请号 202011512260.9
(22)申请日 2020.12.19
(71)申请人 中国科学院深圳先进技术研究院
地址
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