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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明提出一种基于双教师知识蒸馏的个性化联邦学习方法及系统，属于联邦学习技术领域。该方法由客户端执行，包括：上一轮接收服务器发送的全局模型；根据本地数据获取稀疏向量；基于本地数据训练得到个性化模型；将稀疏向量和个性化模型参数上传至服务器，以使服务器基于稀疏向量构建系数矩阵，并利用系数矩阵对各客户端发送的个性化模型参数进行聚合，得到更新全局模型；本轮接收更新全局模型；基于上一轮个性化模型和更新全局模型进行双教师知识蒸馏训练，经过多轮知识蒸馏的训练迭代，得到最终个性化模型。所述方法使前一轮的个性化模型担任第一教师，全局模型担任第二教师，从而实现个性化模型泛化能力和个性化能力的平衡。
主权项：1.一种基于双教师知识蒸馏的个性化联邦学习方法，其特征在于，由客户端执行，包括：上一轮接收服务器发送的全局模型；根据本地数据获取稀疏向量；基于本地数据训练得到个性化模型；将稀疏向量和个性化模型参数上传至服务器，以使服务器基于稀疏向量构建系数矩阵，并利用系数矩阵对各客户端发送的个性化模型参数进行聚合，得到更新全局模型；本轮接收更新全局模型；基于上一轮个性化模型和更新全局模型进行双教师知识蒸馏训练，经过多轮知识蒸馏的训练迭代，得到最终个性化模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 一种基于双教师知识蒸馏的个性化联邦学习方法及系统
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