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摘 要:本发明公开了一种基于批增量方式的联邦学习训练模型。属于联邦学习训练领域,操作步骤:提出搭建具有增量学习的联邦学习框架;在联邦学习框架中保留有增量学习存在的历史遗忘性问题;针对历史遗忘性问题,通过构建本地损失更新,选择针对性的损失函数优化模型;再通过搭建联邦学习局部增量自注意力机制模型,加强具有增量学习的联邦学习框架在训练数据时的记忆,提高在联邦学习训练模型中分类任务的准确率。本发明不仅将目前所有本地模型损失的平均值添加到局部模型的损失中,帮助减少增量学习的快速遗忘的影响;还将自注意力机制用于最经典的卷积神经网络中,通过注意力机制,保留关键信息,更好地进行特征提取和选择,加强增量学习记忆。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110768514.1 | 专利名称: | 一种基于批增量方式的联邦学习训练方法 |
申请日: | 2021-07-07 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N20/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-06-23 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113554181B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |