[发明专利]面向样本稀疏性的联邦学习方法及系统在审
| 申请号： | 202110371288.3 | 申请日： | 2021-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN113128701A | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 陈益强;陈前;蒋鑫龙;秦欣 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了面向样本稀疏性的联邦学习方法及系统，包括由各个边缘设备在基于本地数据对全局模型训练后将得到的模型参数以及训练用的特征向量上传至云端服务器；由云端服务器将从各边缘设备收到的特征向量形成多模态特征联合表示并对来自各个边缘设备的模型参数进行聚合；由云端服务器利用多模态特征联合表示对经聚合后的全局模型进行训练并将训练后的模型参数和多模态特征联合表示下发至各个边缘设备；以及由每个边缘设备对从云端服务器收到的全局模型进行迁移学习以得到相应的本地模型。该方案有效联合多个不同模态数据的参与方进行模型的协同训练，在兼顾用户隐私的同时改善了模型精度。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 样本 稀疏 联邦 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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