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本发明为克服大规模无状态的移动联邦环境中私有模型很难实现充分训练的缺陷,提出一种基于混合专家模型的个性化联邦学习方法:所有客户端加入联邦学习共同参与全局模型的训练,得到全局模型参数θG;每个客户端分别从服务器下载θG,并利用该参数初始化客户端中的特征提取层与个性分类层,利用固定基层方法进行个性化获得个性分类层参数;此时客户端i拥有包括特征提取层参数、全局分类层参数的θG和个性分类层参数,利用这三者初始化特征提取层、全局分类层和个性分类层,共同训练门控模型,得到门控模型参数最终客户端获得特征提取层
(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 112560991 A
(43)申请公布日 2021.03.26
(21)申请号 202011567011.X
(22)申请日 2020.12.25
(71)申请人 中山大学
地址 51
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