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本发明公开了一种边缘计算下针对数据与设备异构性加速联邦学习的方法，所述方法是对终端设备进行选择，将所述终端设备上的数据集的进行随机取样上传至边缘节点服务器，进行终端设备和边缘节点服务器协同训练，对模型进行聚合与更新，直到模型达到要求的过程。本发明通过对终端设备进行选择，选取拥有非独立同分布程度更低的数据集的终端设备参与联邦学习训练，同时利用边缘服务器的计算能力来训练部分模型，达到终端与边缘协同计算。相比于随机选择终端设备、由终端设备全部承担训练能耗与计算资源，有效的提高了联邦学习的效率，降低了终
(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 113206887 A
(43)申请公布日 2021.08.03
(21)申请号 202110502300.X
(22)申请日 2021.05.08
(71)申请人 武汉
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