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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本申请提供一种自适应带宽的模型压缩方法及电子设备。该方法基于联邦学习框架实现，包括接收服务器发送的初始化模型，并根据初始化模型，得到目标模型，获取带宽数据，并对带宽数据进行预测，根据预测结果，得到第一哈希矩阵，将所述目标模型压缩至所述第一哈希矩阵，以得到第二哈希矩阵；所述第二哈希矩阵用于被返回至所述服务器以使所述服务器聚合得到压缩后的目标模型。本申请在保证隐私的情况下提高联邦学习中的通信效率。
主权项：1.一种自适应带宽的模型压缩方法，其特征在于，包括：接收服务器发送的初始化模型，并根据所述初始化模型，得到目标模型；获取带宽数据，并对所述带宽数据进行预测，根据预测结果，得到第一哈希矩阵；将所述目标模型压缩至所述第一哈希矩阵，以得到第二哈希矩阵；所述第二哈希矩阵用于被返回至所述服务器以使所述服务器聚合得到压缩后的目标模型；其中，所述将所述目标模型压缩至所述第一哈希矩阵，包括：建立所述第一哈希矩阵的数组，并计算所述数组的离散度；基于所述离散度，将所述目标模型压缩至所述第一哈希矩阵；所述将所述目标模型压缩至所述第一哈希矩阵，以得到第二哈希矩阵，包括： 其中，为所述第二哈希矩阵第j行第列的值，为均值计算函数，为最大值计算函数，为所述第一哈希矩阵的数组，为所述数组的离散度，为标准差计算函数，为离散度阈值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 自适应带宽的模型压缩方法及电子设备
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