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申请/专利权人：福建师范大学;中国热带农业科学院热带生物技术研究所
摘要：本发明公开一种基于动量对齐技术的异构联邦学习方法，包括步骤：s1服务器将当前轮次的全局模型、全局动量发送给经过随机采样后的客户端；s2在每个选中的客户端上，使用经过全局动量加速后的全局模型作为本地模型的初始化。然后计算总体损失函数，并对初始化后的本地模型进行一定轮次的梯度下降。最后将经过梯度下降后的本地模型上传服务器；s3服务器聚合客户端上传的本地模型得到下一轮的全局模型，并计算下一轮的全局动量。本发明有效地解决了分布式学习中数据异质性导致的模型偏移问题并提高了模型的泛化性。
主权项：1.一种基于动量对齐技术的异构联邦学习方法，其特征在于：其包括步骤：S1、服务器将当前轮次的全局模型、全局动量发送给经过随机采样后的客户端；S2、在每个选中的客户端上使用经过全局动量加速后的全局模型作为本地模型的初始化；计算总体损失函数，并对初始化后的本地模型进行设定轮次的梯度下降；最后将经过梯度下降后的本地模型上传至服务器；S3、服务器聚合客户端上传的本地模型得到下一轮的全局模型，并计算下一轮的全局动量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建师范大学 中国热带农业科学院热带生物技术研究所 一种基于动量对齐技术的异构联邦学习方法
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