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一种横向联邦学习的自适应性参数融合方法.pdfVIP

一种横向联邦学习的自适应性参数融合方法.pdf

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    本发明公开了一种横向联邦学习的自适应性参数融合方法，包括：步骤S1，初始化全局神经网络模型和后置参数并同步各参与方模型参数；步骤S2，将参与方排序；步骤S3，依序选择参与方进行第一阶段的模型训练，各参与方利用批数据仅更新自身的模型参数；步骤S4，第二阶段，依次遍历所有参与方，选择批训练数据和前一个参与方l‑1的后置参数Hl‑1进行局部模型参数融合得到当前参与方后置参数Hl，并计算批数据的损失值，得到当前参与方的计算图，在所有计算图构建完毕后，基于梯度下降最小化损失值更新融合参数；步骤S5，将各参

    (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 113205180 A (43)申请公布日 2021.08.03 (21)申请号 202110549341.4 G06K 9/62 (2006.01) (22)申请日 20

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