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基于联邦学习的脑电信号分类模型训练方法及装置
发布时间: 2023-11-09
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
本申请适用于生物信息技术领域，提供了一种基于联邦学习的脑电信号分类模型训练方法及装置，该方法包括：将服务器端的脑电信号分类模型发送给K个用户端；接收每个用户端发送的本地模型梯度；根据用户端的本地模型梯度，获取用户端的重要性评估值；根据K个用户端的重要性评估值，从K个用户端中确定多个目标用户端；根据目标用户端的本地模型梯度和重要性评估值，更新服务器端的脑电信号分类模型的网络参数；若服务器端的脑电信号分类模型未收敛，则返回将服务器端的脑电信号分类模型发送给K个用户端的步骤，直至服务器端的脑电信号分类模型收敛。本申请能在充分利用所有用户的有效信息情况下，提升脑电信号分类模型的精度及收敛速度。
成果亮点
一种基于联邦学习的脑电信号分类模型训练方法，其特征在于，应用于服务器端，所述方法包括：
将所述服务器端的脑电信号分类模型发送给K个用户端；
接收每个所述用户端发送的本地模型梯度；所述本地模型梯度是所述用户端利用本地训练集对所述脑电信号分类模型进行训练得到的；
根据每个所述用户端的本地模型梯度，获取每个所述用户端的重要性评估值；
根据K个所述用户端的重要性评估值，从K个所述用户端中确定多个目标用户端；
根据所述多个目标用户端的本地模型梯度和重要性评估值，更新所述服务器端的脑电信号分类模型的网络参数；
若所述服务器端的脑电信号分类模型未收敛，则返回执行所述将所述服务器端的脑电信号分类模型发送给K个用户端的步骤，直至所述服务器端的脑电信号分类模型收敛。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生AC态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案
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