[发明专利]一种面向异构图像数据的联邦学习图像分类方法和系统在审
| 申请号： | 202310075725.6 | 申请日： | 2023-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN116310501A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 苏敬勇;连芸;周洲 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学（深圳）;深圳六零四五科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/098 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 韩雪梅 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种面向异构图像数据的联邦学习图像分类方法和系统，获取待识别图像；将所述待识别图像输入到图像分类模型中，得到待识别图像的种类；所述待识别图像是基于联邦学习系统；利用改进后的联邦学习算法对联邦学习模型进行训练得到的。本发明利用改进后的联邦学习算法对联邦学习模型进行训练能够减小联邦学习模型训练时的通信成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 构图 数据 联邦 学习 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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