联邦学习模型参数传输方法及系统
公开
摘要
本申请公开了一种联邦学习模型参数传输方法及系统，用以解决有噪信道下联邦学习模型参数传输精度低的技术问题。其中，一种联邦学习模型参数传输方法，包括以下步骤：获取模型参数；对所述模型参数中各参数进行量化，生成比特流；对所述比特流进行划分，生成若干比特子流；对所述若干比特子流进行信道编码，生成若干保护子流。通过对联邦学习训练过程中模型的传输环节进行细化，结合了多速率信道编码和分层调制，对不同位置的量化比特进行了不同程度的保护，有效提高了同等信噪比情况下模型收敛的速度和准确率。
基本信息
专利标题 ：
联邦学习模型参数传输方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114301573A
申请号 ：
CN202111404353.4
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-11-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈翔梁建华郑斯辉罗学维彭福洲黄艳蒋宇翔钟诚
申请人 ：
超讯通信股份有限公司;中山大学
申请人地址 ：
广东省广州市天河区高普路1025号4楼401室
代理机构 ：
北京中索知识产权代理有限公司
代理人 ：
葛靖
优先权 ：
CN202111404353.4
主分类号 ：
H04L1/00
IPC分类号 ：
H04L1/00 G06N20/00
法律状态
2022-04-08 ：
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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