发明专利已授权

一种基于多头注意力机制的个性化联邦学习方法

📄 申请号：CN202110792988.X 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2021-07-14

公开号

CN113378243B

公开日

2023-09-29

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_64

IPC 分类号

G06F21_64 , G06F18_214 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

隐私保护机器学习, 分布式模型训练, 个性化推荐系统, 智慧医疗, 金融风控

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摘要

本发明公开了一种基于多头注意力机制的个性化联邦学习方法，其特征在于包含以下步骤：步骤一：搭建联邦学习局部模型多头注意力机制模型：将多头注意力机制用于最经典的卷积神经网络中，通过多头注意力机制，保留关键信息，更好地进行特征提取和选择，提高识别的准确性；步骤二：搭建联邦学习全局模型多头注意力机制模型：考虑到各个局部模型的个性化问题对全局模型的影响，在将全局模型参数发送给局部模型时，根据模型的个性化特性做出相应变化。本发明可以考虑到提取特征的相关性，以及考虑到各个客户端合理的个性化带来的数据差异性的方法，能够在保证准确率提高的基础上，增加数据的个性化程度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种指控网络异构链路汇聚流量的端到端时延分析方法

当前第 / 件

一种基于激光雷达的气溶胶追踪和风场反演方法及系统

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