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公开(公告)号：CN117407168A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311458003.5
申请日：2023-11-04
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种针对差异化设备的任务卸载方法，首先基于环境内已有移动设备的卸载经验，结合深度Q网络和联邦学习框架，构建并训练一个全局模型；然后每有一台新移动设备要获得其个人模型，就将全局模型推送至该新移动设备上，新移动设备在全局模型的基础上结合自身少量的卸载经验进行训练，得到个人模型。该方法有利于在保证模型质量的同时，降低获得个人模型的时延。
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