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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

摘要：本发明涉及数据信息融合技术领域，公开了一种主被动式联邦多视图学习系统，包括一个主动客户端和多个被动客户端；模型训练时，前向传播过程，主动客户端生成数据表示并将其发送至所有被动客户端，被动客户端使用自身的数据和收集到的数据表示计算相应的损失；反向传播过程，每个被动客户端计算数据表示上的梯度，并将其发送回主动客户端；通过结合主动客户端和所有被动客户端的梯度，更新机器学习模型；模型训练完成后，主动客户端实现数据标签的独立推理；该主被动联邦多视图学习系统只需单个主动客户端便能进行推理，无需各被动客户端配合，有效解决了在部分客户端断连、退出等情况下新数据标签的推理问题。

主权项：1.一种主被动式联邦多视图学习系统，其特征在于，包括一个主动客户端和多个被动客户端，其中，所述主动客户端为机器学习模型的构建发起者和拥有者，所述被动客户端为机器学习模型训练阶段的辅助者；模型训练时，前向传播过程，主动客户端使用自身数据生成数据表示并将该数据表示发送至所有被动客户端，所有客户端使用自身数据的标签和数据表示计算相应的损失；反向传播过程，所有客户端均根据损失计算出数据表示的梯度，然后，主动客户端收集数据表示的所有梯度，并使用反向传播策略更新机器学习模型；多次交替执行前向传播过程和反向传播过程直至主动客户端损失收敛，则模型训练完成；推理过程，所述主动客户端独立地对新数据标签进行推理；其中，在前向传播过程中，给定主动客户端及其个数据、个被动客户端，其中，第个被动客户端所拥有的个数据表示为，各客户端中的数据均为同一批样本在不同视图上的数据；首先，主动客户端将自身数据映射为数据表示，即（1）；其中，表示个数据中的第个数据，为带参数的编码器，其网络结构根据具体数据进行设置；然后，主动客户端将生成的数据表示传递到各个被动客户端，计算出两部分的损失；a）主动客户端将数据表示传递进入任务模块，计算损失如下： （2）；其中，是主动客户端编码器的参数，是任务模块的参数，和是主动客户端和任务模块的神经网络参数的正则化项；和是主动客户端和任务模块的权重衰减参数，是第i个数据样本的标签；b）各个被动客户端使用接收到数据表示和自身数据的标签，计算损失如下： （3）；其中，、和分别是第个被动客户端的参数、参数正则化项和权重衰减参数。

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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种主被动式联邦多视图学习系统