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本发明提供了一种无线联邦学习方法，包括：采用联邦学习的方式对待训练的机器学习模型进行多轮迭代训练，其中每轮训练包括：S1、由所述服务器根据预先设置的基于节点峰值信息年龄PAoI的约束规则从所述多个通信节点中选择部分节点；S2、由所述服务器向被选择的部分节点分别发送上一轮训练生成的全局机器学习模型；S3、由所述被选择的部分节点根据其本地数据并行地更新从所述服务器接收到的全局机器学习模型，并且将更新后的本地机器学习模型传输到所述服务器；以及S4、由所述服务器基于收集到的更新后的本地机器学习模型生成
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118095478A
(43)申请公布日2024.05.28
(21)申请号202311458993.2
(22)申请日2023.11.03
(71)申请人中国科学院计算技术研究所
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