一种基于构建客户端间协作图的个性化联邦学习训练方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于构建客户端间协作图的个性化联邦学习训练方法
申请号:CN202411005467
申请日期:2024-07-25
公开号:CN119067199A
公开日期:2024-12-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于构建客户端间协作图的个性化联邦学习训练方法,属于联邦学习技术领域。本发明的核心步骤包括:1)基于KL散度计算客户端之间的特征分布距离,2)基于计算的邻接矩阵归一化后构建有向协作图,3)基于有向图的聚合带有结构信息的模型,4)本地优化。本发明主要涉及数据分布异质面临的挑战,特别涉及客户端数据分布之间的潜在关系建模,实现了通过构建客户端协作图和提出协作图辅助的个性化聚合与训练方法,缓解了数据异质等挑战,促进了个性化联邦学习中的知识共享。
技术关键词
学习训练方法 特征提取器 图像类别 客户端协作 联邦学习技术 数据分布 图像识别方法 随机梯度下降 矩阵 关系建模 分类器 节点 异质 参数 元素 核心 通道
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于上下文感知特征增强的少样本目标计数方法
感知特征 计数方法 多头注意力机制 前馈神经网络 特征提取器
2
基于隐私计算的小微企业智慧融资大数据模型及构建方法
企业 XGBoost算法 XGBoost模型 联邦学习技术 样本
3
无人机动态飞行中运动目标的检测方法
可见光图像 车辆运动轨迹 时空注意力机制 车辆模型 运动轨迹提取方法
4
一种自适应调试级配方法及系统
级配方法 历史数据特征 联邦学习技术 GBDT模型 强化学习技术
5
一种泥水平衡盾构姿态预测方法
泥水平衡盾构 姿态预测方法 盾构姿态 解码器 层次聚类法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号