联邦学习的多层协调控制方法、控制装置、介质和设备
公开
摘要
本发明公开了一种联邦学习的多层协调控制方法、控制装置、介质和设备。控制方法包括：获取各个候选设备的本地信息；根据各个候选设备的本地信息确定进行训练的参与设备；向各个参与设备发送待训练的共享模型和训练时间，以使参与设备在训练时间之内进行训练并更新共享模型；在训练时间到达时，统计训练进度数据，并根据训练进度数据生成继续本轮训练或停止本轮训练的指令。服务器向各个参与设备发送训练时间，以便实时地控制各个设备的训练过程，使得每轮训练可在规定的时间内完成或者结束，减少了整体训练时间，避免个别设备阻塞整个系统的训练。
基本信息
专利标题 ：
联邦学习的多层协调控制方法、控制装置、介质和设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611717A
申请号 ：
CN202011450959.7
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2020-12-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
栗力叶可江须成忠
申请人 ：
深圳先进技术研究院
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区西丽大学城学苑大道1068号
代理机构 ：
深圳市铭粤知识产权代理有限公司
代理人 ：
孙伟峰
优先权 ：
CN202011450959.7
主分类号 ：
G06N20/20
IPC分类号 ：
G06N20/20
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/20
•集成学习
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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