基于壓縮感知和量化編碼的無線聯(lián)邦學習方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202010661373.9 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN111901829A | 公開（公告）日 | 2020-11-06 |
| 申請公布號 | CN111901829A | 申請公布日 | 2020-11-06 |
| 分類號 | H04W28/06(2009.01)I | 分類 | 電通信技術(shù); |
| 發(fā)明人 | 葉佳勇;譚國平;周思源;王家瑞;章振宇;任勇 | 申請（專利權(quán)）人 | 中睿智能交通技術(shù)有限公司 |
| 代理機構(gòu) | 常州品益專利代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 張岳 |
| 地址 | 210000江蘇省南京市玄武區(qū)中山路18號德基廣場二期2101 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明涉及一種基于壓縮感知和量化編碼的無線聯(lián)邦學習方法，包括：本地提供數(shù)據(jù)進行訓練；讀取訓練后的模型數(shù)據(jù)；按比例增加上一輪記錄稀疏化誤差；對模型稀疏化；記錄本輪稀疏化誤差；壓縮編碼；量化編碼；傳輸；量化解碼；信號重構(gòu)；服務(wù)器更新模型；將新的全局模型下發(fā)給用戶端進行一輪新的訓練。本發(fā)明通過手動稀疏化的方式，引入壓縮感知和量化編碼，減少模型數(shù)據(jù)的信息量，使之成為更容易傳輸?shù)念愋?，在信源處減少了傳輸數(shù)據(jù)的信息量，減少了對發(fā)射功率、信道帶寬的要求，降低了模型訓練的成本，一定程度上提高了模型更新的效率，加快了最終模型完成的速度。?? |
