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公开(公告)号：CN115511109A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211206093.4
申请日：2022-09-30
Applicant: 中南大学
IPC: G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种高泛化性的个性化联邦学习实现方法，包括，服务端随机初始化全局双分支模型并发送初始化参数至客户端；客户端初始化本地双分支模型并利用本地数据进行本地迭代训练得到更新的客户端本地模型；将更新后的客户端本地模型训练的统计参数和全局任务分支的模型参数上传至服务端；服务端聚合所有客户端的全局任务分支的模型参数并更新发送给多个客户端；客户端根据服务端更新的全局任务分支模型参数并结合本地迭代训练得到的个性化任务分支模型参数，构成更新的客户端本地双分支模型；客户端使用本地双分支模型基于本地数据迭代训练并循环参与联邦更新直至满足预设标准。可在保证个性化联邦学习有效性的同时提升模型的泛化性。
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