MANAGEMENT OF FEDERATED LEARNING
Methods, systems, and devices for wireless communications are described. A server (e.g., a network entity, a model repository) may select user equipment (UEs) to participate in a federated learning procedure for training a predictive model. Based on selecting the UEs, the server may determine a set...
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Format: | Patent |
Sprache: | eng ; fre |
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Zusammenfassung: | Methods, systems, and devices for wireless communications are described. A server (e.g., a network entity, a model repository) may select user equipment (UEs) to participate in a federated learning procedure for training a predictive model. Based on selecting the UEs, the server may determine a set of training parameters for a training configuration for the federated learning procedure. The server may transmit an indication of the training configuration to the UEs. The server may activate the federated learning procedure by transmitting an activation indication to the UEs. Each UE may locally train the predictive model according to the training configuration, and may report the model parameters to the server. The server may aggregate the reported model parameters into an updated model parameter set. The server may assign an updated parameter set identifier (PS ID) to the updated model parameter set and may inform the UEs of the updated PS ID.
L'invention concerne des procédés, des systèmes, et des dispositifs destinés aux communications sans fil. Un serveur (par exemple, une entité de réseau, un référentiel de modèles) peut sélectionner un équipement utilisateur (UE) pour participer à une procédure d'apprentissage fédérée pour entraîner un modèle prédictif. Sur la base de la sélection des UE, le serveur peut déterminer un ensemble de paramètres d'entraînement pour une configuration d'entraînement pour la procédure d'apprentissage fédérée. Le serveur peut transmettre une indication de la configuration d'apprentissage aux UE. Le serveur peut activer la procédure d'apprentissage fédérée en transmettant une indication d'activation aux UE. Chaque UE peut entraîner localement le modèle prédictif selon la configuration d'apprentissage, et peut rapporter les paramètres de modèle au serveur. Le serveur peut agréger les paramètres de modèle rapportés en un ensemble de paramètres de modèle mis à jour. Le serveur peut attribuer un identifiant d'ensemble de paramètres (PS ID) mis à jour à l'ensemble de paramètres de modèle mis à jour et peut informer les UE de l'identifiant d'ensemble de paramètres mis à jour. |
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