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本发明公开了一种安全的去除第三方的混合联邦学习框架及方法，其混合学习框架包括:多个分布式计算节点，从数个分布式计算节点中选取数个边缘聚合器；其混合联邦学习方法具体为：设有m个小组，每个小组里有n个组员：每个小组i,1≤i≤m；首先根据数据集进行混合联邦学习，最终每一个小组都得到一个混合联邦学习模型Mi；将每一个小组的联邦学习模型Mi再次进行混合联邦学习，得到一个全新的联邦学习模型Mi’，将Mi’作为新一轮的模型参数的输入，以此迭代更新模型Mi’，直至联邦学习模型收敛。本发明的方法与现有方法的区别
(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 113689003 A
(43)申请公布日 2021.11.23
(21)申请号 202110913459.0
(22)申请日 2021.08.10
(71)申请人 华东师范大学
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