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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明提出一种面向边缘异构环境的联邦学习方法，属于联邦学习领域。所述方法包括：S1：服务器检测边缘客户端的注册信息并对边缘客户端进行性能检测，剔除不符合系统标准的边缘客户端，选择符合要求的边缘客户端，获得边缘客户端集；S2：边缘客户端进行本地模型训练，服务器接收训练模型，利用小波聚类算法进行边缘客户端分区，获得符合数据分布情况的边缘客户端分区结果；S3：服务器从各边缘客户端分区中随机选取部分边缘客户端参与训练，边缘客户端自适应地进行本地训练，服务器根据边缘客户端本地训练情况计算权重，进行模型聚合，保存训练后的模型。本发明能够提高模型训练的精度与效率，保证模型训练效果，推动边缘智能技术的发展。
主权项：1.一种面向边缘异构环境的联邦学习方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：服务器检测边缘客户端的注册信息并对边缘客户端进行性能检测，剔除不符合系统标准的边缘客户端，选择符合要求的边缘客户端，获得边缘客户端集；步骤S2：边缘客户端进行本地模型训练，服务器接收训练模型，并利用小波聚类算法进行边缘客户端分区，获得符合数据分布情况的边缘客户端分区结果；步骤S3：服务器从各边缘客户端分区中随机选取部分边缘客户端参与训练，边缘客户端自适应地进行本地训练，服务器根据边缘客户端本地训练情况计算权重，并进行模型聚合，最后保存训练后的模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种面向边缘异构环境的联邦学习方法
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