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本发明公开了一种面向遥感数据的联邦学习模型训练方法，该方法包括：确定第一节点的第一特征标签库与第一遥感数据集，基于遥感数据集训练第一特征标签库得到第一遥感联邦学习模型，并发送给第二节点。第二节点接收第一节点发送的第一加密遥感联邦学习模型，对第二遥感数据集进行训练得到第二加密遥感联邦学习模型。修正第一第二遥感联邦学习模型参数并计算第一第二节点加密损失值，发送加密损失值至第三节点并判断是否收敛，获取最终参数或进入训练模型校准。本发明实现了利用迁移学习对联邦双方特征空间进行拓展，提高联邦模型的预测能力
(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 113239023 A
(43)申请公布日 2021.08.10
(21)申请号 202110426275.1 G06N 20/20 (2019.01)
(22)申请日 2
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