示例具体实施包括由联邦客户端设备进行的联邦学习的方法、装置和计算机可读介质，这些示例具体实施包括：标识用于在联邦服务器已知的第一域中执行机器学习(ML)任务的神经网络的客户端不变信息。这些具体实施还包括：将该客户端不变信息发送到该联邦服务器，该联邦服务器被配置为基于该客户端不变信息和用于在该联邦服务器已知的第二域中执行该ML任务的另一神经网络的其他客户端不变信息来生成用于在该联邦服务器未知的域中执行该ML任务的ML模型。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开整体涉及联邦学习。引言无线通信系统被广泛部署以提供各种电信服务，诸如电话、视频、数据、消息接发和广播。典型的无线通信系统可采用能够通过共享可用系统资源来支持与多个用户通信的多址技术。此类多址技术的示例包括码分多址(cdma)系统、时分多址(tdma)系统、频分多址(fdma)系统、正交频分多址(ofdma)系统、单载波频分多址(sc-fdma)系统和时分同步码分多址(td-scdma)系统。已经在各种电信标准中采用了这些多址技术以提供公共协议，该协议使得不同的无线设备能够在城市、国家、地区、以及甚至全球层面上进行通信。示例电信标准是5g新无线电(nr)。5g nr是由第三代合作伙伴计划(3gpp)为满足与时延、可靠性、安全性、可缩放性(诸如与物联网(iot))相关联的新要求以及其他要求所颁布的连续移动宽带演进的部分。5g nr包括与增强型移动宽带(embb)、大规模机器类型通信(mmtc)和超可靠低时延通信(urllc)相关联的服务。5g nr的某些方面可能基于4g长期演进(lte)标准。需要进一步改进5g nr技术。
技术介绍
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【技术保护点】
1.一种联邦客户端设备，包括：
2.根据权利要求1所述的联邦客户端设备，其中所述一个或多个处理器单独地或组合地被进一步配置为使所述联邦客户端设备：
3.根据权利要求1所述的联邦客户端设备，其中所述客户端不变信息包括权重、梯度或缩放因子中的至少一者，所述缩放因子是被乘数或被加数。
4.根据权利要求1所述的联邦客户端设备，其中为了标识所述神经网络的所述客户端不变信息，所述一个或多个处理器单独地或组合地被配置为：
5.根据权利要求1所述的联邦客户端设备，其中所述一个或多个处理器单独地或组合地被进一步配置为使所述联邦客户端设备：
6.根...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种联邦客户端设备，包括：
2.根据权利要求1所述的联邦客户端设备，其中所述一个或多个处理器单独地或组合地被进一步配置为使所述联邦客户端设备：
3.根据权利要求1所述的联邦客户端设备，其中所述客户端不变信息包括权重、梯度或缩放因子中的至少一者，所述缩放因子是被乘数或被加数。
4.根据权利要求1所述的联邦客户端设备，其中为了标识所述神经网络的所述客户端不变信息，所述一个或多个处理器单独地或组合地被配置为：
5.根据权利要求1所述的联邦客户端设备，其中所述一个或多个处理器单独地或组合地被进一步配置为使所述联邦客户端设备：
6.根据权利要求5所述的联邦客户端设备，其中所述全局统计包括从所述多个其他联邦客户端设备收集的批量归一化统计。
7.根据权利要求6所述的联邦客户端设备，其中为了训练所述神经网络，所述一个或多个处理器单独地或组合地被配置为：
8.根据权利要求1所述的联邦客户端设备，其中所述联邦服务器是第一联邦服务器，所述ml任务是第一ml任务，所述神经网络是第一神经网络，并且所述一个或多个处理器单独地或组合地被配置为使所述联邦客户端设备：
9.根据权利要求8所述的联邦客户端设备，其中所述α生成器是零样本适配器，并且为了确定所述推断信息，所述一个或多个处理器单独地或组合地被配置为使所述联邦客户端设备：
10.根据权利要求9所述的联邦客户端设备，其中所述至少一个处理器被进一步配置为经由联邦学习来训练所述零样本适配器。
11.根据权利要求9所述的联邦客户端设备，其中所述多个客户端不变信息与所述多个其他神经网络的不是批量归一化层的层相对应。
12.一种方法，包括：
13.根据权利要求12所述的方法，还包括：
14.根据权利要求12所述的方法，其中所述客户端不变信息包括权重、梯度或缩放因子中的至少一者，所述缩放因子是被乘数或被加数。
15.根据权利要求12所述的方法，其中标识所述神经网络的所述客户端不变信息包括：选择所述神经网络的不是所述神...
【专利技术属性】
技术研发人员：S·杨，崔世根，H·朴，崔圣河，S·尹，
申请(专利权)人：高通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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