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本发明提出了一种联邦学习的趋同式模型训练方法,包括如下步骤:中心节点采集模型;中心节点模型分层融合;中心节点模型神经元冻结;模型下发至子节点;子节点模型训练并上传。中心节点获取到不同子节点的模型会具有不同的训练特征,为了使不同节点训练的深度神经网络对于非独立同分布数据能够得到同样的输出结果,对于子模型的各层神经元分步进行融合;为了提高模型鲁棒性,对模型中随机的神经元进行失活处理;得到的模型下发到子节点继续训练,并将训练后的模型再次重复之前步骤,直至收敛。
(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 113222171 A
(43)申请公布日 2021.08.06
(21)申请号 202110391577.X
(22)申请日 2021.04.13
(71)申请人 中国石油大学(华东)
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