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本发明公开了一种联邦学习自适应梯度量化方法,初始化各工作节点的训练样本和本地模型,利用训练样本训练本地模型,得到局部梯度,并根据各工作节点得到的量化等级对局部梯度进行量化;将局部梯度上传至参数服务器进行梯度聚合,并将聚合结果传输回各工作节点;各工作节点利用量化后的聚合梯度对本地模型参数进行更新;判断迭代轮数是否满足预设间隔时间阈值,若满足则广播各工作节点链路状态,及时调整自身量化等级,否则进入迭代训练过程,直至达到预设条件,结束训练;本发明根据节点链路的实时带宽自适应地调整梯度的量化比特,有效缓
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113315604 B
(45)授权公告日 2022.06.03
(21)申请号 202110574087.3 G06N 20/20 (2019.01)
(22)申请日 2021.05
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