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公开(公告)号：CN118428494A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410581945.0
申请日：2024-05-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06N20/20
Abstract: 本发明涉及模型训练技术领域，具体是涉及一种样本权重构建方法、模型更新方法、双层系统、设备。本发明在边缘服务器将样本信息发送给中心服务器之后，边缘服务器会实时监测其上的远端模型的更新总次数，根据更新总次数确定样本信息的实时新鲜度，并根据样本信息中的控制结果确定样本信息的误差权重。根据更新总次数和控制结果确定样本信息的总权重，使得使用样本信息进行本地模型训练时，本地模型能够根据总权重有侧重的学习样本信息，从而提高了所训练的本地模型性能，使用高性能的本地模型更新远端模型，进而也能提高远端模型的性能。
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