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2023-06-08 发布于四川
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基于宽度学习的联邦学习策略优化方法和装置.pdf

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本发明公开了一种基于宽度学习的联邦学习策略优化方法和装置，包括：(1)对边缘端的本地模型进行模型初始化，同时在服务器端部署宽度学习网络；(2)对本地模型进行预训练，采用主动学习策略筛选出信息熵含量前n大的n个较优特征向量上传至服务器端；(3)服务器端以n个较优特征向量作为宽度学习网络的输入数据，获得输出宽度学习网络对输出数据的预测置信度，并根据预测置信度更新宽度学习网络的参数，同时返回预测置信度至边缘端；(4)边缘端利用返回的预测置信度更新本地模型的参数；(5)迭代(2)～(4)，参数确定的本地

(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 112836822 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110220275.6 (22)申请日 2021.02.26 (71)申请人浙江工业大学地址

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