发明

一种用于分层联邦学习的设备选择和带宽分配系统、方法2026

2024-04-21 07:49:25 发布于四川 39
  • 申请专利号:CN202410093876.9
  • 公开(公告)日:2026-02-24
  • 公开(公告)号:CN117914708A
  • 申请人:中国地质大学(武汉)
摘要:本发明提出了一种用于分层联邦学习的设备选择和带宽分配系统及方法,涉及分层联邦学习领域,系统包括配置云服务器、边缘服务器、终端设备的设备选择模块和带宽分配模块;设备选择模块用于选择终端设备;带宽分配模块为被选择的终端设备分配带宽;将总训练时间分为本地训练时间、本地更新传输时间、预聚合结果上传时间,在总训练时间最小化和数据多样性的约束下进行设备选择和带宽分配。有效地解决了原有的分层联邦学习中设备选择和带宽分配问题,为提高训练性能和保证数据多样性和模型准确性提供了一个创新方案。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117914708 A (43)申请公布日 2024.04.19 (21)申请号 202410093876.9 (22)申请日 2024.01.23 (71)申请人 中国地质大学(武汉) 地址 430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路 388号 (72)发明人 曾德泽 李跃鹏 吉雨希 胡成玉  颜雪松  (74)专利代理机构 武汉知产时代知识产权代理 有限公司 42238 专利代理师 郝明琴 (51)Int.Cl. H04L 41/0896 (2022.01) H04L 41/14 (2022.01) H04L 67/10 (2022.01) G06N 20/00 (2019.01) 权利要求书3页 说明书9页 附图1页 (54)发明名称 一种用于分层联邦学习的设备选择和带宽 分配系统、方法 (57)摘要 本发明提出了一种用于分层联邦学习的设 备选择和带宽分配系统及方法,涉及分层联邦学 习领域,系统包括配置云服务器、边缘服务器、终 端设备的设备选择模块和带宽分配模块;设备选 择模块用于选择终端设备;带宽分配模块为被选 择的终端设备分配带宽;将总训练时间分为本地 训练时间、本地更新传输时间、预聚合结果上传 时间,在总训练时间最小化和数据多样性的约束 下进行设备选择和带宽分配。有效地解决了原有 的分层联邦学习中设备选择和带宽分配问题,为 提高训练性

最新专利