FEDERATED LEARNING METHOD AND FEDERATED LEARNING SYSTEM BASED ON MEDIATION PROCESS

To provide a federated learning method and a federated learning system based on mediation process.SOLUTION: A federated learning method includes: dividing a plurality of client devices into a plurality of mediator groups, so as to generate a plurality of mediator modules; configuring a server device...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: CHOU CHI-YUAN, HSU CHIUN-SHENG, WANG PINGFENG
Format: Patent
Sprache:eng ; jpn
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext bestellen
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
container_end_page
container_issue
container_start_page
container_title
container_volume
creator CHOU CHI-YUAN
HSU CHIUN-SHENG
WANG PINGFENG
description To provide a federated learning method and a federated learning system based on mediation process.SOLUTION: A federated learning method includes: dividing a plurality of client devices into a plurality of mediator groups, so as to generate a plurality of mediator modules; configuring a server device to broadcast initial model weight data to the plurality of mediator modules; configuring the plurality of mediator modules to execute a sequential training process for each of the plurality of mediator groups to train a target model and generate trained model weight data; configuring the server device to execute a weighted federated averaging algorithm to generate global model weight data; and configuring the server device to set the target model based on the global model weight data to generate a global target model.SELECTED DRAWING: Figure 3 【課題】仲介処理に基づく連合学習方法及び連合学習システムを提供する。【解決手段】連合学習方法は、複数の仲介者モジュールを生成するように、複数のクライアント装置を複数の仲介者グループに分けて;サーバー装置によって、初期モデル重みデータを前記複数の仲介者モジュールにブロードキャストし;前記複数の仲介者モジュールによって、前記複数の仲介者グループのそれぞれについて逐次訓練プロセスを行って、ターゲットモデルを訓練し、訓練済モデル重みデータを生成し;前記サーバー装置によって、加重連合平均アルゴリズムを実行することで、グローバルモデル重みデータを生成し;前記サーバー装置によって、前記グローバルモデル重みデータに基づいてターゲットモデルを構築することによりグローバルターゲットモデルを生成する。【選択図】図3
format Patent
fullrecord <record><control><sourceid>epo_EVB</sourceid><recordid>TN_cdi_epo_espacenet_JP2023069960A</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><sourcerecordid>JP2023069960A</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-epo_espacenet_JP2023069960A3</originalsourceid><addsrcrecordid>eNrjZAhyc3VxDXIMcXVR8HF1DPLz9HNX8HUN8fB3UXD0c1HAIhscGRzi6qvg5BgMFPX3A6p28XQM8QSyAoL8nV2Dg3kYWNMSc4pTeaE0N4OSm2uIs4duakF-fGpxQWJyal5qSbxXgJGBkbGBmaWlmYGjMVGKAAXyL80</addsrcrecordid><sourcetype>Open Access Repository</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>patent</recordtype></control><display><type>patent</type><title>FEDERATED LEARNING METHOD AND FEDERATED LEARNING SYSTEM BASED ON MEDIATION PROCESS</title><source>esp@cenet</source><creator>CHOU CHI-YUAN ; HSU CHIUN-SHENG ; WANG PINGFENG</creator><creatorcontrib>CHOU CHI-YUAN ; HSU CHIUN-SHENG ; WANG PINGFENG</creatorcontrib><description>To provide a federated learning method and a federated learning system based on mediation process.SOLUTION: A federated learning method includes: dividing a plurality of client devices into a plurality of mediator groups, so as to generate a plurality of mediator modules; configuring a server device to broadcast initial model weight data to the plurality of mediator modules; configuring the plurality of mediator modules to execute a sequential training process for each of the plurality of mediator groups to train a target model and generate trained model weight data; configuring the server device to execute a weighted federated averaging algorithm to generate global model weight data; and configuring the server device to set the target model based on the global model weight data to generate a global target model.SELECTED DRAWING: Figure 3 【課題】仲介処理に基づく連合学習方法及び連合学習システムを提供する。【解決手段】連合学習方法は、複数の仲介者モジュールを生成するように、複数のクライアント装置を複数の仲介者グループに分けて;サーバー装置によって、初期モデル重みデータを前記複数の仲介者モジュールにブロードキャストし;前記複数の仲介者モジュールによって、前記複数の仲介者グループのそれぞれについて逐次訓練プロセスを行って、ターゲットモデルを訓練し、訓練済モデル重みデータを生成し;前記サーバー装置によって、加重連合平均アルゴリズムを実行することで、グローバルモデル重みデータを生成し;前記サーバー装置によって、前記グローバルモデル重みデータに基づいてターゲットモデルを構築することによりグローバルターゲットモデルを生成する。【選択図】図3</description><language>eng ; jpn</language><subject>CALCULATING ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; COUNTING ; PHYSICS</subject><creationdate>2023</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20230518&amp;DB=EPODOC&amp;CC=JP&amp;NR=2023069960A$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,776,881,25542,76516</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20230518&amp;DB=EPODOC&amp;CC=JP&amp;NR=2023069960A$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>CHOU CHI-YUAN</creatorcontrib><creatorcontrib>HSU CHIUN-SHENG</creatorcontrib><creatorcontrib>WANG PINGFENG</creatorcontrib><title>FEDERATED LEARNING METHOD AND FEDERATED LEARNING SYSTEM BASED ON MEDIATION PROCESS</title><description>To provide a federated learning method and a federated learning system based on mediation process.SOLUTION: A federated learning method includes: dividing a plurality of client devices into a plurality of mediator groups, so as to generate a plurality of mediator modules; configuring a server device to broadcast initial model weight data to the plurality of mediator modules; configuring the plurality of mediator modules to execute a sequential training process for each of the plurality of mediator groups to train a target model and generate trained model weight data; configuring the server device to execute a weighted federated averaging algorithm to generate global model weight data; and configuring the server device to set the target model based on the global model weight data to generate a global target model.SELECTED DRAWING: Figure 3 【課題】仲介処理に基づく連合学習方法及び連合学習システムを提供する。【解決手段】連合学習方法は、複数の仲介者モジュールを生成するように、複数のクライアント装置を複数の仲介者グループに分けて;サーバー装置によって、初期モデル重みデータを前記複数の仲介者モジュールにブロードキャストし;前記複数の仲介者モジュールによって、前記複数の仲介者グループのそれぞれについて逐次訓練プロセスを行って、ターゲットモデルを訓練し、訓練済モデル重みデータを生成し;前記サーバー装置によって、加重連合平均アルゴリズムを実行することで、グローバルモデル重みデータを生成し;前記サーバー装置によって、前記グローバルモデル重みデータに基づいてターゲットモデルを構築することによりグローバルターゲットモデルを生成する。【選択図】図3</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>PHYSICS</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2023</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZAhyc3VxDXIMcXVR8HF1DPLz9HNX8HUN8fB3UXD0c1HAIhscGRzi6qvg5BgMFPX3A6p28XQM8QSyAoL8nV2Dg3kYWNMSc4pTeaE0N4OSm2uIs4duakF-fGpxQWJyal5qSbxXgJGBkbGBmaWlmYGjMVGKAAXyL80</recordid><startdate>20230518</startdate><enddate>20230518</enddate><creator>CHOU CHI-YUAN</creator><creator>HSU CHIUN-SHENG</creator><creator>WANG PINGFENG</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20230518</creationdate><title>FEDERATED LEARNING METHOD AND FEDERATED LEARNING SYSTEM BASED ON MEDIATION PROCESS</title><author>CHOU CHI-YUAN ; HSU CHIUN-SHENG ; WANG PINGFENG</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_JP2023069960A3</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>eng ; jpn</language><creationdate>2023</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>PHYSICS</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>CHOU CHI-YUAN</creatorcontrib><creatorcontrib>HSU CHIUN-SHENG</creatorcontrib><creatorcontrib>WANG PINGFENG</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>CHOU CHI-YUAN</au><au>HSU CHIUN-SHENG</au><au>WANG PINGFENG</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>FEDERATED LEARNING METHOD AND FEDERATED LEARNING SYSTEM BASED ON MEDIATION PROCESS</title><date>2023-05-18</date><risdate>2023</risdate><abstract>To provide a federated learning method and a federated learning system based on mediation process.SOLUTION: A federated learning method includes: dividing a plurality of client devices into a plurality of mediator groups, so as to generate a plurality of mediator modules; configuring a server device to broadcast initial model weight data to the plurality of mediator modules; configuring the plurality of mediator modules to execute a sequential training process for each of the plurality of mediator groups to train a target model and generate trained model weight data; configuring the server device to execute a weighted federated averaging algorithm to generate global model weight data; and configuring the server device to set the target model based on the global model weight data to generate a global target model.SELECTED DRAWING: Figure 3 【課題】仲介処理に基づく連合学習方法及び連合学習システムを提供する。【解決手段】連合学習方法は、複数の仲介者モジュールを生成するように、複数のクライアント装置を複数の仲介者グループに分けて;サーバー装置によって、初期モデル重みデータを前記複数の仲介者モジュールにブロードキャストし;前記複数の仲介者モジュールによって、前記複数の仲介者グループのそれぞれについて逐次訓練プロセスを行って、ターゲットモデルを訓練し、訓練済モデル重みデータを生成し;前記サーバー装置によって、加重連合平均アルゴリズムを実行することで、グローバルモデル重みデータを生成し;前記サーバー装置によって、前記グローバルモデル重みデータに基づいてターゲットモデルを構築することによりグローバルターゲットモデルを生成する。【選択図】図3</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record>
fulltext fulltext_linktorsrc
identifier
ispartof
issn
language eng ; jpn
recordid cdi_epo_espacenet_JP2023069960A
source esp@cenet
subjects CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
PHYSICS
title FEDERATED LEARNING METHOD AND FEDERATED LEARNING SYSTEM BASED ON MEDIATION PROCESS
url https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2025-02-13T12%3A47%3A49IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-epo_EVB&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:patent&rft.genre=patent&rft.au=CHOU%20CHI-YUAN&rft.date=2023-05-18&rft_id=info:doi/&rft_dat=%3Cepo_EVB%3EJP2023069960A%3C/epo_EVB%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rfr_iscdi=true