联邦学习的通信开销压缩方法、装置、设备及介质

摘要

本申请公开了一种联邦学习的通信开销压缩方法、装置、设备及介质，包括：根据联邦学习中的模型参数在训练前后的变化幅度确定基本参数，并将基本参数所在的卷积核中的所有模型参数确定为待传输参数；基于卷积核的目标特征将卷积核中的待传输参数封装至不同数据包中；对不同数据包中的待传输参数进行二值量化，并对待传输参数对应的索引进行位置编码，如此一来，由于一个卷积核内所有待传输参数的位置信息都是固定的，因此一个索引可以反应整个卷积核中所有待传输参数的位置信息，一定程度上降低了索引的通信开销，同时，本申请通过对待传输参数进行量化，对待传输参数对应的索引进行位置编码，进一步减少了通信开销。