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本发明公开了一种基于联邦学习的安全帽佩戴检测模型训练方法,主要步骤包括训练任务初始化:云服务器设置并生成初始参数,下发至各边缘客户端,带有类别平衡修正的本地模型训练:边缘客户端进行本地模型训练,使用本发明设计的自适应类别损失函数来缓解训练数据类别不平衡问题,模型参数上传:各边缘客户端评估模型性能并将评估结果和模型参数一起上传到云服务器。动态加权模型聚合:云服务器利用本发明提出的动态加权聚合方法生成全局模型,使得其在各边缘客户端上的性能表现更公平。模型个性化:边缘客户端利用本地数据对全局模型进行迁
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117422979A
(43)申请公布日2024.01.19
(21)申请号202311396802.4
(22)申请日2023.10.26
(71)申请人北京工业大学
地址100024
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