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基于两重自适应联邦学习的人类活动识别研究与应用.pdf

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摘要

近年来,人工智能技术的发展可谓日新月异,基于移动设备尤其是智能手机的人

类活动识别已成为智能健康领域应用的核心和关键技术。现有的人类活动识别

HumanActivityRecognitionHAR

(,)工作聚焦在中央服务器上训练模型的集中式学习

方法。然而,集中收集传感器数据会有敏感信息被泄露的风险,使得很难用有价值的

数据训练出精准通用的模型。鉴于上述集中式机器学习方法存在的问题,本文提出基

于联邦学习的分布式模型训练方

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