一种基于联邦学习的渔业智能监测分析与动态优化方法

本发明涉及渔业人工智能和联邦学习的技术领域，更具体地，涉及一种基于联邦学习的渔业智能监测分析与动态优化方法。S1.各渔业参与方初始化；S2.本地对比学习；S3.梯度压缩；S4.中央服务器处理；S5.个性化联邦学习；S6.迭代优化。本发明采用保护数据隐私的前提下提升分布式训练的表征学习能力的联邦对比学习方法解决基于联邦学习的渔业人工智能存在的准确性差的问题，采用减少通信负载和提升鲁棒性的联邦梯度压缩方法解决基于联邦学习的渔业人工智能实时性差问题，采用平衡全局模型的一致性与本地数据的个性化适配的个性化联邦学习方法解决基于联邦学习的渔业人工智能的模型更新困难问题。