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本发明公开了一种基于模型稀疏化与权重量化的联邦学习模型压缩方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，客户端使用本地数据集进行本地模型训练；步骤2，客户端对本地模型训练生成的权重矩阵进行模型稀疏化；步骤3，客户端对稀疏化之后的矩阵进行权重量化；步骤4，客户端将完成压缩后的模型通过无线信道传输到服务器；步骤5，服务器对接收到的权重矩阵进行解压缩，并完成联邦学习聚合。本发明的优越效果在于有效解决了联邦学习训练过程中的资源不足问题，并通过优化算法提升了联邦学习的训练精度。
(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 113222179 A
(43)申请公布日 2021.08.06
(21)申请号 202110291738.8
(22)申请日 2021.03.18
(71)申请人 北京邮电大学
地址
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