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公开(公告)号：CN118504705A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410561591.3
申请日：2024-05-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N20/00 , G06F18/231 , H04L67/1001
Abstract: 本发明涉及分布式机器学习技术领域，尤其涉及一种多层次联邦学习网络拓扑结构的构建方法及系统，首先初始化当前服务器为中央服务器、当前客户端集合为所有客户端、中继服务器队列为空；计算当前客户端集合中每个客户端完成一轮训练并上传本地模型参数到当前服务器所需的时间，对当前客户端排序；遍历客户端队列，选择客户端连接到中继服务器或当前服务器这两种方式中所需时间较少的一种将其连接到联邦学习网络中；更新中继服务器队列，确定下一次操作的当前服务器和当前客户端集合；重复上述过程，直到联邦学习网络拓扑构建完成。本方法能根据客户端的计算和通信性能自适应地实现其层次化聚类，减少训练时间和通信开销，提高联邦学习整体效率。
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