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摘要：在现有的基于FL和DL的AIML模型训练过程中，已证明数据异构会降低收敛速度和模型精度。在一些实施例中，参与基于FL或DL的AIML模型训练过程的一组设备例如基于其数据类分布的相似性被划分为集群，并且每个设备配置有级联AIML模型，所述级联AIML模型包括级联的第一AIML子模型和第二AIML子模型。对于每个设备，级联的子模型中的一个子模型是所述组中的所有设备共有的公共AIML子模型，而另一个子模型是所述一组设备内的设备分配到的集群共有的集群特定AIML子模型。还提供了所述级联AIML模型的多阶段训练过程。
主权项：1.一种用于配置人工智能或机器学习AIML的方法，其特征在于，所述方法包括：无线通信网络中的第一设备从网络设备接收用于配置第一AIML子模型的第一AIML子模型配置信息，所述第一AIML子模型配置信息是使用第一无线网络临时标识符RNTI接收的；所述第一设备从所述网络设备接收用于配置第二AIML子模型的第二AIML子模型配置信息，所述第二AIML子模型配置信息是使用不同于所述第一RNTI的第二RNTI接收的；所述第一设备在所述第一设备上配置AIML模型，使得所述AIML模型包括所述第一AIML子模型和所述第二AIML子模型，所述第一AIML子模型和所述第二AIML子模型被级联，使得所述第一AIML子模型的输出是所述第二AIML子模型的输入。
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百度查询： 华为技术有限公司 用于利用级联模型进行多阶段机器学习的装置和方法
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