[发明专利]加快联邦学习系统及同步隐藏、稀疏卷积层构建和学习方法在审
| 申请号： | 202111556929.9 | 申请日： | 2021-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN114282650A | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 伍泰霖;高希彤;廖东平;叶可江;须成忠 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 刘建伟 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及加快联邦学习系统及同步隐藏、稀疏卷积层构建和学习方法。所述的系统包括多个数据源、同步隐藏层模块、前馈神经层模块,或多个数据源、同稀疏卷积层模块：同步隐藏层构建方法包括隐藏概率选择、训练；稀疏卷积层构建方法包括假设、培训，加快联邦学习的方法，其特征在于：所述的学习方法包括数据输入、不同数据源的轨迹相似度分析、稀疏卷积层处理、数据输出。本申请的优点是，根据数据隐私和数据安全需求并结合联邦学习的特点，提出多个数据源存放在本地，并通过使各数据源通过一个协议，使得各个数据源可以联合起来建立一个联邦模型，通过交换一些模型的参数信息，让联邦模型不断成长优化。 | ||
| 搜索关键词： | 加快 联邦 学习 系统 同步 隐藏 稀疏 卷积 构建 学习方法 | ||
【主权项】：
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