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(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111404353.4 (22)申请日 2021.11.24 (71)申请人 超讯通信股份有限公司 地址 510000 广东省广州市天河区高普路 1025号4楼401室 申请人 中山大学 (72)发明人 陈翔 梁建华 郑斯辉 罗学维 彭福洲 黄艳 蒋宇翔 钟诚 (74)专利代理 机构 北京中索 知识产权代理有限 公司 11640 代理人 葛靖 (51)Int.Cl. H04L 1/00(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 联邦学习模型参数传输方法及系统 (57)摘要 本申请公开了一种联邦学习模型参数传输 方法及系统, 用以解决有噪信道下联邦学习模型 参数传输精度低的技术问题。 其中, 一种联邦学 习模型参数传输方法, 包括以下步骤: 获取模型 参数; 对所述模型参数中各参数进行量化, 生成 比特流; 对所述比特流进行划分, 生成若干比特 子流; 对所述若干比特子流进行信道编码, 生成 若干保护子流。 通过对 联邦学习训练过程中模型 的传输环节进行细化, 结合了多速率信道编码和 分层调制, 对不同位置的量化比特进行了不同程 度的保护, 有效提高了同等信噪比情况下模型收 敛的速度和准确率。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 114301573 A 2022.04.08 CN 114301573 A 1.一种联邦学习模型参数传输方法, 其特 征在于, 包括以下步骤: 获取模型参数; 对所述模型参数中各参数进行量 化, 生成比特流; 对所述比特流进行划分, 生成若干比特子流; 对所述若干比特子流进行信道编码, 生成若干保护子流。 2.如权利要求1所述的联邦学习 模型参数传输方法, 其特征在于, 对所述比特流进行划 分, 生成若干比特子流, 具体包括: 根据预设的重要性划分策略, 对所述比特流的量 化位宽进行划分, 生成若干比特子流。 3.如权利要求1所述的联邦学习 模型参数传输方法, 其特征在于, 所述联邦学习 模型参 数传输方法还 包括以下步骤: 对所述若干保护子流按照预设数量的调制阶数重新分组, 生成若干待调制集 合; 根据预设的调制序列, 依次将所述若干待调制集 合中的比特填入调制层的预设位置; 根据所述若干待调制集合中的比特填入调制层的预设位置, 确定对应调制层的调制符 号; 当所述若干待调制集合中的比特均填入调制层时, 确定由若干调制符号组成的调制符 号序列。 4.如权利要求1所述的联邦学习 模型参数传输方法, 其特征在于, 所述联邦学习 模型参 数传输方法还 包括以下步骤: 根据所述调制符号序列, 确定对应调制符号的分配功率; 根据对应调制符号的分配功率, 传输若干调制符号。 5.如权利要求1所述的联邦学习 模型参数传输方法, 其特征在于, 所述联邦学习 模型参 数传输方法还 包括以下步骤: 传输所述预设的重要性划分策略, 以便对所述若干比特子流进行组合, 生成所述比特 流。 6.一种联邦学习模型参数传输系统, 其特 征在于, 包括: 获取模块, 用于获取模型参数; 量化模块, 用于对所述模型参数中各参数进行量 化, 生成比特流; 分流模块, 用于对所述比特流进行划分, 生成若干比特子流; 编码模块, 用于对所述若干比特子流进行信道编码, 生成若干保护子流。 7.如权利要求6所述的联邦学习 模型参数传输系统, 其特征在于, 所述分流模块用于对 所述比特流进行划分, 生成若干比特子流, 具体包括: 根据预设的重要性划分策略, 对所述比特流的量 化位宽进行划分, 生成若干比特子流。 8.如权利要求6所述的联邦学习 模型参数传输系统, 其特征在于, 所述联邦学习 模型参 数传输系统还 包括: 调制模块, 用于对所述若干保护子流按照预设数量的调制阶数重新分组, 生成若干待 调制集合; 还用于根据预设的调制序列, 依次将所述若干待调制集合中的比特填入调制层的预设 位置; 还用于根据所述若干待调制集合中的比特填入调制层的预设位置, 确定对应调制层的权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 114301573 A 2调制符号; 还用于当所述若干待调制集合中的比特均填入调制层, 确定由若干调制符号组成的调 制符号序列。 9.如权利要求6所述的联邦学习 模型参数传输系统, 其特征在于, 所述联邦学习 模型参 数传输系统还 包括: 传输模块, 用于根据所述调制符号序列, 确定对应调制符号的分配功率; 还用于根据对应调制符号的分配功率, 传输若干调制符号。 10.如权利要求6所述的联邦学习模型参数传输系统, 其特征在于, 所述传输模块还用 于: 传输所述预设的重要性划分策略, 以便对所述若干比特子流进行组合, 生成所述比特 流。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 114301573 A 3
专利 联邦学习模型参数传输方法及系统
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