摘要
本发明公开了一种联邦学习参与方选择方法及系统,包括:中心服务器获取所有联邦学习客户端参与方上传的本地模型参数,构建每个客户端参与方的本地模型特征观测张量;计算客户端参与方之间的核相似度;确定半正定相似性核矩阵;中心服务器对半正定相似性核矩阵的缺失值进行补全,得到完整相似性核矩阵;中心服务器构造时效性权重对角矩阵;中心服务器根据完整相似性核矩阵和时效性权重对角矩阵,构建似然矩阵;对似然矩阵通过行列式点过程进行求解,得到选定的客户端参与方子集;对选定的客户端参与方子集中所有本地模型参数取平均值,得到全局模型;最后,将全局模型下发给选定的客户端参与方。
技术关键词
客户端
中心服务器
矩阵
时效性
参数
时序
多头注意力机制
特征值
前馈神经网络
定义
编码向量
模型更新
核心
索引
变量
线性
载体
算法