公开(公告)号：CN115496204A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211228750.5

申请日：2022-10-09

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 刘淼 ,  郭亮 ,  林婉如 ,  李宁东 ,  桂冠 ,  杨洁

IPC: G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本申请公开了一种跨域异质场景下的面向联邦学习的评测方法，所述方法包括构建跨域异质场景下的面向联邦学习的非独立同分布数据集；构建异质测试环境；选择骨干网络VGGNet；选择梯度平均作为联邦学习算法；计算每一轮迭代所需时间；判断收敛周期；以及计算整个联邦学习过程中的总训练时间；本发明提出了面向联邦学习训练效率评估的测试环境构建、详细步骤与量化指标，能够量化度量不同联邦学习架构、不同联邦学习算法的训练效率。

公开(公告)号：CN115496204B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202211228750.5

申请日：2022-10-09

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 刘淼 ,  郭亮 ,  林婉如 ,  李宁东 ,  桂冠 ,  杨洁

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/084 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

Abstract: 本申请公开了一种跨域异质场景下的面向联邦学习的评测方法，所述方法包括构建跨域异质场景下的面向联邦学习的非独立同分布数据集；构建异质测试环境；选择骨干网络VGGNet；选择梯度平均作为联邦学习算法；计算每一轮迭代所需时间；判断收敛周期；以及计算整个联邦学习过程中的总训练时间；本发明提出了面向联邦学习训练效率评估的测试环境构建、详细步骤与量化指标，能够量化度量不同联邦学习架构、不同联邦学习算法的训练效率。