用于模型异构场景的联邦学习方法及系统

本发明提供了一种用于模型异构场景的联邦学习方法及系统，包括：步骤S1：采集个体化原型，增强自适应边界；步骤S2：通过对比学习优化所述个体化原型；步骤S3：通过所述个体化原型指导本地模型的训练，得到客户端的模型；所述个体化原型，即具有客户机信息的原型向量。本发明通过仅传输低维的类原型，显著减少通信开销，具体而言，本发明提供的通信开销仅为共享轻量级辅助模型这类方法的4％。