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申请/专利权人：济南大学
摘要：本公开涉及资源异构技术领域，提出了一种面向边缘智能的联邦学习客户端资源异构方法及系统，包括如下步骤：根据客户端的本地资源信息以及待训练机器模型的参数，将客户端进行划分为选中客户端和候选客户端；选中客户端采用本地自训练或边端协同训练的方式参与联邦学习；候选客户端采用边端协同训练的方式参与联邦学习；各客户端完成当前边缘联邦学习轮数下的本地模型训练后，边缘服务器获取各客户端提交的模型更新参数，进行模型半异步聚合，得到边缘局部模型。本公开通过边端协同训练和本地自训练的结合，确保了联邦学习的灵活性和高效性。同时，通过边缘服务器对模型更新参数进行半异步聚合，提高了模型训练的可靠性和一致性。
主权项：1.一种面向边缘智能的联邦学习客户端资源异构方法，其特征在于，包括如下步骤：根据客户端的本地资源信息以及待训练机器模型的参数，对客户端进行划分，满足当前模型训练任务需求的客户端为选中客户端，其余客户端为候选客户端；对划分后的客户端配置训练机制，配置选中客户端采用本地自训练或边端协同训练的方式参与联邦学习，候选客户端采用边端协同训练的方式参与联邦学习；各客户端完成当前边缘联邦学习轮数下的本地模型训练后，边缘服务器获取各客户端提交的模型更新参数，获取的模型更新参数的数量超出设定阈值进行模型半异步聚合，得到边缘局部模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 面向边缘智能的联邦学习客户端资源异构方法及系统
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