[發明專利]基于預測精度的跨域異質聯邦學習架構運行效率評測方法有效
| 申請號： | 202211238940.5 | 申請日： | 2022-10-11 |
| 公開（公告）號： | CN115526313B | 公開（公告）日： | 2023-10-24 |
| 發明（設計）人： | 楊潔;李潔;郭亮;趙海濤;施穎;劉淼 | 申請（專利權）人： | 南京郵電大學 |
| 主分類號： | G06N3/098 | 分類號： | G06N3/098;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 無錫市才標專利代理事務所(普通合伙) 32323 | 代理人： | 朱桂花 |
| 地址： | 214000 江蘇省*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 預測 精度 跨域異質 聯邦 學習 架構 運行 效率 評測 方法 | ||
1.基于預測精度的跨域異質聯邦學習架構運行效率評測方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1：建立跨域異質；
步驟2：準備跨域異質聯邦數據集，劃分數據集來生成聯邦學習中的Non-IID數據，并選擇基本測試模型；
步驟3：設定聯邦學習方法；
步驟4：重復運行步驟3固定輪次后，統計多個基本測試模型的全局權重在測試數據集上的性能評測指標，加權后作為不同跨域異質聯邦學習架構運行效率的評價指標。
2.根據權利要求1所述的基于預測精度的跨域異質聯邦學習架構運行效率評測方法，其特征在于：所述跨域異質包括數據跨域和客戶端異質，所述數據跨域包括各個客戶端設備中本地數據；所述客戶端異質包括聯邦學習環境中的客戶端通常是來自現實世界的終端設備。
3.根據權利要求1所述的基于預測精度的跨域異質聯邦學習架構運行效率評測方法，其特征在于：所述步驟2中準備跨域異質聯邦數據集，劃分數據集來生成聯邦學習中的Non-IID數據，并選擇基本測試模型，包括以下步驟：
步驟2-1，采用跨域數據集Office-Home數據集作為評測數據集，將office-Home數據集中的每個標簽根據狄利克雷分布給每個客戶端分配一定比例的該標簽樣本，生成聯邦學習中的Non-IID數據并發送給N個客戶端；
步驟2-2，選取待測試模型，包括MobileNet、AlexNet、ResNet、VGG。
4.根據權利要求1所述的基于預測精度的跨域異質聯邦學習架構運行效率評測方法，其特征在于：所述步驟3中設定聯邦學習方法，包括以下步驟：
步驟3-1，用戶選擇；
步驟3-2，全局權重廣播；
步驟3-3，本地訓練；
步驟3-4，梯度聚合；
步驟3-5，全局權重更新。
5.根據權利要求1所述的基于預測精度的跨域異質聯邦學習架構運行效率評測方法，其特征在于：所述步驟4中重復運行步驟3M輪次后，統計測試模型的全局權重在測試數據集上的指標，作為跨域異質聯邦學習的通信效率的評價指標，包括以下步驟：
步驟4-1，在測試數據集上測試測試模型的性能；
步驟4-2，計算M輪訓練后，測試模型的得分；
步驟4-3，設定M的取值，根據M的取值和測試模型的得分繪制打分表。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于南京郵電大學，未經南京郵電大學許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202211238940.5/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
- 上一篇：一種判別國內外不同產地的丁香的方法
- 下一篇：一種自動化機電控制監控裝置
