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一种基于生成模型和深度迁移学习的联邦学习方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-249-6192-1705
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06N3/098;G06N3/096;G06N3/082;G06N3/084;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0475;G06F18/214类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于生成模型和深度迁移学习的联邦学习方法,涉及信息安全技术领域,包括如下步骤:客户端训练生成模型和预测模型;客户端利用模拟数据训练全局模型并发送给客户端;客户端利用全局模型进行微调得到最终模型。本发明提出了一种结合生成模型和深度迁移学习的联邦学习方法,该方法只需客户端和服务器进行一轮通信,可极大降低联邦学习的通信成本,同时由于客户端得到了个性化模型,因此统计异质性问题也得到了缓解。
附件下载:  (原始资料备查)

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