[发明专利]一种支持异构模型的自适应个性化联邦学习方法在审
| 申请号： | 202210916817.8 | 申请日： | 2022-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN115271099A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 邓水光;秦臻 | 申请（专利权）人： | 浙江大学中原研究院;浙江大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/62;G06V10/764 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 王琛 |
| 地址： | 450000 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种支持异构模型的自适应个性化联邦学习方法，该方法在支持联邦学习的各个参与者使用结构不同的模型的基础上，通过学习用于模型集成的动态权重和在训练模型参数的过程中引入针对模型集成的优化目标，实现高准确性的数据异构自适应的个性化联邦学习，能够在不同程度的数据异构的场景下使参与方从联邦学习中获益。本发明自适应个性化联邦学习方法无需引入新的超参数，可以便捷地部署在现有联邦学习系统中；相较于传统的个性化联邦学习方法，本发明具有更强的适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 支持 模型 自适应 个性化 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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