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2024-01-13 发布于四川
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一种基于梯度差异的联邦学习节点选择方法.pdf

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本发明公开了一种基于梯度差异的联邦学习节点选择方法，其特点是通过分析客户端模型的梯度信息，筛选出对全局模型有积极贡献的节点，该方法采用轻量级的卷积神经网络CNN处理图像和多维数据，优化数据空间特征捕获，进而增强模型预测准确性。具体包括：系统初始化、客户端数据预处理、本地模型训练、基于梯度差异的节点选择和全局模型更新及模型性能评估等步骤。本发明与现有技术相比具有联邦学习下数据不出客户端本地的作用，有利于保持数据隐私，且全局模型受益于数据多样性，有效地解决了联邦学习中常见的不均匀数据分布和节点数据质

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117389734A

(43)申请公布日2024.01.12

(21)申请号202311399520.X

(22)申请日2023.10.26

(71)申请人华东师范大学

地址200241

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