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| 一种基于任务卸载的高效数据感知分层联邦学习方法 | |
| 申请号 | CN202210293352.5 |
| 2022-07-29 | |
| 公开（公告）号 | CN114828095A |
| 公开日期 | 2022-07-29 |
| 摘要 | 本发明的技术方案是提供了一种基于任务卸载的高效数据感知分层联邦学习方法。本发明首次考虑了成本函数中的数据分布，可以在降低系统成本的同时提高边缘数据集的质量。此外，本发明设计了一种基于减少动作空间的多智体深度确定性策略梯度模型的TO和RA方法。大量的实验证明，本发明提出的算法可以有效提高聚合模型的准确性的同时，有效降低卸载成本，提高轻量级数据感知HFEL算法的训练精度，降低系统成本。 |
| 当前权利人 | 上海科技大学 |
| 专利代理人 | 翁若莹 ; 柏子雵 |
| 代理机构 | 上海申汇专利代理有限公司 31001 |
| 专利申请人 | 上海科技大学 |
| 公开国别 | 中国 |
| 公开国别简称 | CN |
| IPC 分类号 | H04W28//08 |
| 专利有效性 | 失效 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 专利类型字典 | 1 |
| 当前法律状态 | 撤回 |
| 简单同族 | CN114828095A |
| 扩展同族 | CN114828095A |
| INPADOC 同族 | CN114828095A |
| 文献类型 | 专利 |
| 条目标识符 | https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/206377 |
| 专题 | 信息科学与技术学院_PI研究组_周勇组 信息科学与技术学院_PI研究组_杨旸组 信息科学与技术学院_硕士生 |
| 作者单位 | 上海科技大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 马牧雷,吴连涛,杨旸. 一种基于任务卸载的高效数据感知分层联邦学习方法. CN202210293352.5[P]. 2022-07-29. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 一种基于任务卸载的高效数据感知分层联邦学（1625KB） | 专利 | 限制开放 | CC BY-NC-SA | 请求全文 | ||
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