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一种基于边缘的联邦学习模型清洗和设备聚类方法、系统、设备和可读存储介质
技术类型： 发明专利
交易方式： 完全转让
专利号：CN202011166681.0
技术详细介绍
本发明提出一种基于边缘的联邦学习模型清洗和设备聚类方法、系统、设备和可读存储介质，方法包括：根据设备所在的局域网地址，对设备聚类，将在每个局域网部署一个移动边缘节点服务器；
参与训练的终端设备接收到云端发来的全局模型，在本地数据上训练得到本地更新模型；计算终端设备本地更新模型参数与全局模型参数间的余弦相似度；判定所述余弦相似度是否大于设定阈值，若余弦相似度大于设定阈值的本地更新模型，传输到移动边缘节点服务器参与边缘聚合，得到簇模型；
将局域网的簇模型发送到云端参与全局聚合，得到全局聚合模型。本发明提出的方法能够在减少不必要的通信开销和避免服务器高并发访问带来的传输延迟的情况下提高联邦学习通信效率的方法。
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