[发明专利]双层公平联邦学习方法、装置和存储介质在审
| 申请号： | 202110448566.0 | 申请日： | 2021-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN113095513A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 李晓丽;陈川;郑子彬 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 张建 |
| 地址： | 510275 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种双层公平联邦学习方法，其包括如下步骤：获取多个客户端的局部模型；中央服务端对所有局部模型进行聚合处理，得到全局模型；每一所述客户端分别依据所述全局模型对对应的局部模型进行约束处理，使对应的局部模型的模型参数接近所述全局模型的模型参数，以得到对应的新的局部模型；所述中央服务端依据所有新的局部模型更新所述全局模型；本发明能够在不泄露个体客户端的内部数据的情况下，依据各个客户端的非独立同分布数据生成具有较高泛化能力的全局模型，且各个客户端的局部模型依据全局模型进行调整实现所有客户端的模型训练共享。 | ||
| 搜索关键词： | 双层 公平 联邦 学习方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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