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基于non‑IID数据的半监督联邦学习方法，解决了现有联邦学习缺乏标记数据的问题，属于联邦学习应用技术领域。本发明包括：步骤1、服务器随机从全部客户端中选择设定比例F的客户端，发送全局模型ωt给选择的客户端；步骤2、服务器在标记的数据集Ds上使用本地优化器来训练监督模型σt，获得监督模型σt+1；步骤3、第k个客户端使用本地无标签数据集来训练接收到的全局模型ωt，并获得无监督模型发送给服务器；步骤4、服务器聚合客户端上传的得到第t+1轮的全局无监督模型ψt+1；步骤5、服务器将ψt+1、σt+1
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114065951 A
(43)申请公布日 2022.02.18
(21)申请号 202111361762.0
(22)申请日 2021.11.17
(71)申请人 黑龙江大学
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