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2023-07-01 发布于四川
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一种基于联邦学习的异构模型聚合方法和系统.pdf

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本发明涉及联邦学习领域，为基于联邦学习的异构模型聚合方法和系统，其方法包括步骤：初始化神经网络模型；每个客户端贡献出部分本地数据上传到服务端以形成共享数据集，并训练出CGAN模型；客户端利用本地数据集和CGAN模型生成的数据集训练本地模型，对共享数据集每个数据进行预测并将预测分数上传到服务端；服务端计算各客户端预测分数偏差程度并将计算结果的倒数作为权重，计算全局预测分数，使用全局预测分数对服务端模型进行知识蒸馏；客户端从服务端下载其它客户端模型的预测分数进行合作训练；多次迭代后模型收敛。本发明能

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113705610 A (43)申请公布日 2021.11.26 (21)申请号 202110844739.0 (22)申请日 2021.07.26 (71)申请人广州大学地址 51

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