技术编号：33894062
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。.本发明属于数据信息隐私保护技术领域，具体涉及一种面向设备异构的联邦学习方法。背景技术.随着数据量的快速增加，以及出于隐私保护的需求，联邦学习已经发展成为一个非常有前景的方向。联邦学习一般由许多仅能访问私有数据的客户端以及一个可以协调学习过程而不能访问任何原始数据的中央服务器构成。它的目标是在不显式地分享私有数据的前提下，利用分布存储的数据在中央服务器上训练一个全局模型。这种方法面临的一个挑战是数据异构，当各个客户端拥有的数据分布不同时模型的性能会下降。现有的解决数据异构问题的方法大多基于梯...
注意：该技术已申请专利，请尊重研发人员的辛勤研发付出，在未取得专利权人授权前，仅供技术研究参考不得用于商业用途。
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请注意，此类技术没有源代码，用于学习研究技术思路。