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一種基于邊緣的聯(lián)邦學習模型清洗和設備聚類方法、系統(tǒng)、設備和可讀存儲介質
技術類型： 發(fā)明專利
交易方式： 完全轉讓
專利號：CN202011166681.0
技術詳細介紹
本發(fā)明提出一種基于邊緣的聯(lián)邦學習模型清洗和設備聚類方法、系統(tǒng)、設備和可讀存儲介質，方法包括：根據設備所在的局域網地址，對設備聚類，將在每個局域網部署一個移動邊緣節(jié)點服務器；
參與訓練的終端設備接收到云端發(fā)來的全局模型，在本地數據上訓練得到本地更新模型；計算終端設備本地更新模型參數與全局模型參數間的余弦相似度；判定所述余弦相似度是否大于設定閾值，若余弦相似度大于設定閾值的本地更新模型，傳輸到移動邊緣節(jié)點服務器參與邊緣聚合，得到簇模型；
將局域網的簇模型發(fā)送到云端參與全局聚合，得到全局聚合模型。本發(fā)明提出的方法能夠在減少不必要的通信開銷和避免服務器高并發(fā)訪問帶來的傳輸延遲的情況下提高聯(lián)邦學習通信效率的方法。
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