联邦迁移学习系统
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116384504A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310163408.X

    申请日:2023-02-24

    IPC分类号: G06N20/00

    摘要: 本发明提供一种联邦迁移学习系统。包括:云服务器、边缘组件和用户组件,边缘组件包括多个边缘服务器,用户组件包括多个用户终端;云服务器用于基于各边缘服务器发出的特征信息将多个边缘服务器划分为多个边缘协作域,并确定域首服务器和域成员服务器;边缘服务器用于选择目标用户终端并发送全局模型的参数及训练信息,还用于获取训练参数并进行边缘聚合以获得边缘模型;域首服务器用于将同一个边缘协作域中的所有边缘模型进行全局聚合以获得域模型,域首服务器还用于当域模型的准确度达到预设阈值时,将域模型发送至云服务器;目标用户终端用于训练本地模型,以获得训练参数。该系统能够满足用户个性化需求,改善模型的收敛性。