公开(公告)号：CN117149505A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310999384.1

申请日：2023-08-09

Applicant: 中南大学

Inventor： 郑美光 ,  化韬斐 ,  齐博 ,  张艺镪

IPC: G06F11/10

Abstract: 本发明涉及纠删码存储技术领域，具体公开了一种纠删码存储下多条带合并的宽条带生成方法及系统，该方法将宽条带生成问题建模为组合优化问题，以寻找具有最小宽条带生成带宽的条带组合方案为优化目标，确定组合优化问题的目标函数，采用预设的启发式算法求解目标函数，以求解组合优化问题；根据求解结果执行纠删码存储步骤，与目前已有的宽条带生成方法相比，可以减少额外存储，降低宽条带生成带宽。

公开(公告)号：CN116562367A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310586782.0

申请日：2023-05-23

Applicant: 中南大学

Inventor： 郑美光 ,  张艺镪 ,  化韬斐 ,  刘正杰

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于联邦学习的平稳参数冻结稀疏化方法、系统及介质，该方法在客户端使用模型在本地训练集上进行本地训练，在训练时保证被置零冻结的参数保持不变以得到训练好的模型；将训练好的模型进行稀疏化，得到稀疏化后的模型；将稀疏化后的模型发送至服务器进行聚合得到最终精度最高的全局模型。这样，在冻结过程中，未冻结参数不会受到冻结参数的束缚，进而能够顺着正确的收敛路线找到一个更优的值。对于被冻结的参数，在其解冻后，因为未冻结的参数寻找到更优的点，解冻参数会受到它们的影响，重新寻找一个更优的点，使整个模型朝着更好的方向收敛，进而能够提高模型精度。