申请/专利权人：南京邮电大学

申请日：2022-09-27

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN115659212B

主分类号：G06F18/24

分类号：G06F18/24;G06F18/214;G06N3/04;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2023.02.17#实质审查的生效;2023.01.31#公开

摘要：本发明提供了跨域异质场景下基于TDD通信模式的联邦学习效率评测方法，其通过计算数据传输时间来评估联邦学习的通信效率，首先配置了测试环境包括跨域数据集、学习任务、算法和客户端设备等，然后根据上述的配置环境计算出在每个通信轮次下客户端上传和下载数据所耗费的时间即每个轮次的通信开销，其次通过绘制精确度和迭代轮次曲线得到目标精度下的收敛轮次，最后根据通信开销和收敛轮次计算得出整个联邦学习过程中的数据传输时间，本发明给出了一种通信效率评估的详细步骤和具体参数设置方法，适用于多种不同联邦学习框架和算法，为联邦学习通信效率评估提供了一定的参考见解。

主权项：1.跨域异质场景下基于TDD通信的联邦学习效率评测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，对数据集中的台词文本和剧照图像数据进行平衡性划分，并使用LSTM模型实现人物分类任务，通过FedAVG算法实现联邦学习的全局参数聚合；步骤二，计算跨域异质设备多样化场景下客户端服务器的交互时间，即每个轮次开销；步骤三，绘制联邦学习精确度曲线，确定目标精度下的收敛轮次；所述步骤三判断联邦学习算法收敛轮次的具体步骤包括：在判断联邦学习收敛轮次时，首先要定义一个空白列表history-acc，用它来收集每个迭代过程下以每轮迭代结果参数在测试集中进行测试的精度结果；在识别任务中以各个角色的特征点设为一个簇心，然后通过该轮迭代的模型结果对测试集中的样本进行学习并计算其与每个簇心的欧式距离；根据与簇心的距离去归纳为对应的角色；然后若判断成功则使得判断正确的样本数加一，最终精确度计算为：判定正确的样本数总的测试样本数；根据每个轮次的精确度结果使用plot函数进行画图，在得到的精确度和迭代轮次的函数后，其中表示精确度；表示迭代轮次为时的相关函数以每个任务的精度要求找到对应的目标精度收敛迭代轮次；步骤四，计算通信效率评价指标，即数据传输总时间，以此来评价通信效率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京邮电大学 跨域异质场景下基于TDD通信的联邦学习效率评测方法

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