公开(公告)号：CN115329985A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202211087378.0

申请日：2022-09-07

申请人： 北京邮电大学

发明人： 姚海鹏 ,  许佳琪 ,  吴巍 ,  张尼 ,  买天乐 ,  袁菀迈 ,  刘全占 ,  忻向军 ,  张茹

IPC分类号： G06N20/00 ,  H04L67/10

摘要： 本发明提供了一种无人集群智能模型训练方法、装置和电子设备，涉及通信的技术领域，该方法将无人集群的训练划分为簇内集中式联邦学习和簇间分布式联邦学习两个阶段，簇内集中式学习时，簇头作为模型所有者来和簇内节点进行参数传递，并进行模型聚合，从而缓解了传统的集中式联邦学习方式存在的通信拥塞和计算瓶颈的技术问题；并且，簇间分布式学习时，由于只有邻居簇头间进行参数传输和模型聚合，所以与传统分布式联邦学习相比，本发明还能有效地减少通信能耗。

公开(公告)号：CN115329985B

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202211087378.0

申请日：2022-09-07

申请人： 北京邮电大学

发明人： 姚海鹏 ,  许佳琪 ,  吴巍 ,  张尼 ,  买天乐 ,  袁菀迈 ,  刘全占 ,  忻向军 ,  张茹

IPC分类号： G06N20/00 ,  H04L67/10

摘要： 本发明提供了一种无人集群智能模型训练方法、装置和电子设备，涉及通信的技术领域，该方法将无人集群的训练划分为簇内集中式联邦学习和簇间分布式联邦学习两个阶段，簇内集中式学习时，簇头作为模型所有者来和簇内节点进行参数传递，并进行模型聚合，从而缓解了传统的集中式联邦学习方式存在的通信拥塞和计算瓶颈的技术问题；并且，簇间分布式学习时，由于只有邻居簇头间进行参数传输和模型聚合，所以与传统分布式联邦学习相比，本发明还能有效地减少通信能耗。