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本发明提供一种高效通信且保护隐私的个性化联邦学习方法，包括以下步骤：S1：从中央服务器拉取当前全局模型Wt到所有客户端中，初始化各个客户端的本地模型S2：执行E轮本地训练，得到新的本地模型S3：将的模型参数发送到中央服务器；S4：在中央服务器中对接收到的模型参数聚合，得到聚合结果Wt+1；S5：根据Wt+1将所有客户端的本地模型更新为S6：判断是否完成预定迭代次数；若是，则完成个性化联邦学习；若否，则令t＝t+1，并返回步骤S2进行下一轮个性化联邦学习。本发明提供一种高效通信且保护隐私的个性化联
(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 112668726 A
(43)申请公布日 2021.04.16
(21)申请号 202011568563.2
(22)申请日 2020.12.25
(71)申请人 中山大学
地址 51
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