| 专利号 | 2022108083064 | 申请日 | 2022-07-11 | 专利名称 | 一种半异步联邦学习方法及系统 |
| 授权日 | 2023-09-05 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 余国先;康祥平;王峻;郭伟;崔立真 |
| 主分类号 | G06N20/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及人工智能数据挖掘分类以及安全人工智能技术领域，提供了一种半异步联邦学习方法及系统，包括：在某一轮次开始时，选择若干个客户端参与当前轮次的训练，为每个客户端分配学习率，并将当前轮次的服务器模型和时间戳发送给选择的客户端，以使选择的客户端采用本地数据集对服务器模型进行优化，得到客户端模型并返回；周期性地对某一轮次客户端返回的客户端模型进行分组后，依次进行组内聚合和组间聚合，对服务器模型进行更新，得到下一轮次的服务器模型。有效地解决了现有异步联邦学习算法存在的通信瓶颈的问题，并实现了众包工人的隐私保护。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 互联网与云计算、大数据服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
