[发明专利]一种基于联邦学习的个性化图像分类模型训练方法在审
| 申请号： | 202210773279.1 | 申请日： | 2022-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN115331069A | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 刘瑛迪 | 申请（专利权）人： | 中银金融科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/94;G06N20/20 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 宣慧兰 |
| 地址： | 200120 上海市浦东新区中国(*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于联邦学习的个性化图像分类模型训练方法，包括：S1、客户端从服务端获取初始通用模型；S2、将用户拍摄或导入图片进行分类，并获取反馈信息将相应图片纳入第一训练数据集和第二训练数据集；S3、当样本数量达到阈值时，根据第二训练数据集进行训练，得到个性化模型参数并保存；S4、根据第一训练数据集进行训练，得到本地模型参数上传至服务端进行联邦聚合，更新初始通用模型；S5、将更新后的通用模型下发到客户端与个性化模型参数按照权重进行聚合，生成个性化图片分类模型；S6、个性化图片分类模型进行分类，直到下一轮更新。与现有技术相比，本发明具有避免在初期产生较大误差、模型训练更加高效、个性化模型更稳定等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 个性化 图像 分类 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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