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本发明公开了一种图数据上的联邦学习优化方法,该方法包括:步骤S1、服务器根据预先配置文件,随机初始化必要参数,并将训练轮数T初始化为1;步骤S2、在第T轮训练中,选择M个参与客户端,向每一参与客户端发送训练指令,第k参与客户端根据指令进行训练;步骤S3、每一客户端相关参数生成本地的个性化补充模型,并进行本地训练,向服务器发送对应的模型参数;步骤S4、服务器基于本轮M个参与客户端发送的本地更新参数更新对应的本轮模型参数;步骤S5、判断模型是否收敛,若收敛,则结束模型训练,得到模型,否则,令T
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114925849 A
(43)申请公布日 2022.08.19
(21)申请号 202210499734.3
(22)申请日 2022.05.09
(71)申请人 华东师范大学
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