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摘要
本发明公开了一种面向不稳定联邦学习场景的客户端选择优化方法及装置,方法包括下述步骤：分析不稳定联邦学习的不稳定因素,所述不稳定因素包括客户端集合、客户端本地数据和客户端本地训练状态；建模客户端集合、客户端本地数据和客户端本地训练状态对模型训练性能的影响；建模客户端选择问题,即建模不稳定客户端集合、不稳定客户端本地数据和不稳定客户端本地训练状态对客户端选择的影响；提出一种基于上界置信区间和贪婪选择的客户端选择方法,选择最优的客户端组合。本发明能够有效适应学习环境的不稳定性,同时加速模型的收敛速度、提升模型的训练效果。
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