申请/专利权人：深圳市人工智能与机器人研究院;香港中文大学(深圳)

申请日：2022-08-22

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN115174412B

主分类号：H04L41/0896

分类号：H04L41/0896

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.10.28#实质审查的生效;2022.10.11#公开

摘要：本申请实施例公开了针对异构联邦学习系统的动态带宽分配方法以及相关设备，用于在各参与方设备的计算和通信能力异构的情况下，提升带宽资源的利用率以及通信效率。本申请实施例方法包括：获取各参与方设备在第N个聚合周期的信道状态，其中N≥0且N为整数；在第M个聚合周期内，若任一参与方设备完成本地训练，则根据各目标参与方设备的待上传数据量以及所述各目标参与方设备在第N个聚合周期的信道状态进行带宽分配，所述目标参与方设备为已完成本地训练且未完成模型参数上传的参与方设备，其中M≥1、N≤M且M为整数；接收每个目标参与方设备根据分配的带宽上传的在第M个聚合周期训练得到的模型参数。

主权项：1.一种针对异构联邦学习系统的动态带宽分配方法，其特征在于，应用于聚合服务器，包括：获取各参与方设备在第N个聚合周期的信道状态，所述信道状态包括信道带宽和传输速率，其中N≥0且N为整数；在第M个聚合周期内，若任一参与方设备完成本地训练，则根据预设的带宽分配约束条件，向各目标参与方设备分配所述聚合服务器的带宽，所述目标参与方设备为已完成本地训练且未完成模型参数上传的参与方设备，其中M≥1、N≤M且M为整数；其中所述带宽分配约束条件包括：所述各目标参与方设备的分配带宽不大于所述各目标参与方设备在第N个聚合周期的信道带宽，所述各目标参与方设备的分配带宽之和接近所述聚合服务器的带宽，所述各目标参与方设备以第N个聚合周期的传输速率在分配带宽内上传相应待上传数据量所需的时间接近；接收每个目标参与方设备根据分配的带宽上传的在第M个聚合周期训练得到的模型参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市人工智能与机器人研究院;香港中文大学(深圳) 针对异构联邦学习系统的动态带宽分配方法以及相关设备

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