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申请/专利权人：复旦大学
申请日：2025-01-03
公开（公告）日：2025-02-07
公开（公告）号：CN119398138A
专利技术分类：...分布式学习，例如：联邦学习[2023.01]
专利摘要：本发明涉及一种基于云端模型分解的边云协同学习方法及系统。属于机器学习和数据处理技术领域，所述方法包括：云端服务器进行模型训练得到集中式的云端模型分解为若干子模型；各个边缘设备确定目标子模型并调整得到定制化子模型；各个所述边缘设备将模型训练过程中的模型更新参数发送至所述云端服务器，所述云端服务器根据所述模型更新参数更新全局模型；通过知识蒸馏技术将所述全局模型的知识迁移回所述边缘设备；所述边缘设备根据所述本地数据集对所述全局模型进行微调，实现边云协同。通过在边缘设备和云端之间进行有效的知识交换，实现了模型的持续学习和全局优化，更加灵活、可扩展且适应性强。
专利权项：1.一种基于云端模型分解的边云协同学习方法，其特征在于，所述方法包括：云端服务器进行模型训练得到集中式的云端模型，使用模型分解算法将所述云端模型分解为若干子模型；各个边缘设备分别对本地数据集进行分析，确定数据特性，并根据所述数据特性从各个所述子模型中确定与各个所述边缘设备对应的目标子模型；各个所述边缘设备基于所述本地数据集对各自的所述目标子模型进行模型调整，得到定制化子模型；所述定制化子模型在所述边缘设备上独立完成训练；各个所述边缘设备将模型训练过程中的模型更新参数发送至所述云端服务器，所述云端服务器根据所述模型更新参数更新全局模型；通过知识蒸馏技术将所述全局模型的知识迁移回所述边缘设备；所述边缘设备根据所述本地数据集对所述全局模型进行微调，实现边云协同。
百度查询： 复旦大学 基于云端模型分解的边云协同学习方法及系统
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