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申请/专利权人：江南大学;嘉兴未来食品研究院
摘要：本申请关于一种跨食品部门联邦学习传输参数量减少系统及方法，涉及人工智能技术领域，该系统包括：非完整神经网络构建模块，用于构建参数量少于完整神经网络的非完整神经网络模型；卷积核生成训练模块，用于通过非完整神经网络模型，用卷积核生成函数并进行联邦学习训练得到更新后的非完整神经网络模型；分模块上传组合模块，用于通过服务器随机分配编号并指令每个客户端上传更新后的非完整本地模型中的一个模块，并由服务端重组新的全局模型，以及，模型评估模块，用于在完成联邦学习训练后采用测试数据集进行测试，根据测试结果来评估全局模型的模型性能。在解决“食品数据孤岛”问题的同时，保证了联邦学习的高效通信。
主权项：1.一种跨食品部门联邦学习传输参数量减少系统，其特征在于，该系统包括：非完整神经网络构建模块，用于在开始联邦学习前，构建联邦学习训练所需的参数量少于完整神经网络的非完整神经网络模型；卷积核生成训练模块，用于通过非完整神经网络模型，用卷积核生成函数生成卷积核并进行联邦学习训练，在训练之后抛弃生成的卷积核，得到更新后的非完整神经网络模型；分模块上传组合模块，用于将更新后的非完整神经网络模型分为与客户端向量相等的数个模块，通过服务器随机分配编号并指令每个客户端上传更新后的非完整本地模型中的一个模块，并由服务端重组新的全局模型，以及，模型评估模块，用于在完成联邦学习训练后采用测试数据集进行测试，根据测试结果来评估全局模型的模型性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 嘉兴未来食品研究院 一种跨食品部门联邦学习传输参数量减少系统及方法
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