一种基于联邦学习的跨平台模型迁移框架结构

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种基于联邦学习的跨平台模型迁移框架结构，利用ONNX技术和FATE框架，实现跨平台的模型转换、训练和聚合，提升联邦学习的灵活性和实用性，解决现有技术中的多个关键问题，本发明能够实现跨平台的模型协同训练，而无需直接共享原始数据，这对于数据隐私保护至关重要。通过这一框架，本发明能够解决现有技术中跨平台模型迁移困难、训练效率低下以及数据隐私保护不足等关键问题。