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2023-05-28 发布于四川
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一种基于核心数据集的联邦学习通信量优化方法及系统.pdf

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本发明涉及联邦机器学习领域，公开了一种基于核心数据集的联邦学习通信量优化方法及系统。本发明中，首先，每个终端用户并行地从本地训练数据中筛选出核心数据，云中心根据设置的稀疏化比例构建稀疏化的全局模型，每个终端用户根据其筛选出的本地核心数据进行本地模型训练，得到本地模型更新。然后，为了全局模型更加适应本地核心数据，云中心根据聚集本地模型更新得到的全局模型更新，对全局模型的网络结构进行调整，其中包括移除不重要的连接和添加重要连接两个步骤。最后，云中心分发调整之后的全局模型给每个终端用户，迭代以上步骤，

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112364913 A (43)申请公布日 2021.02.12 (21)申请号 202011240064.0 (22)申请日 2020.11.09 (71)申请人重庆大学地址 40

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