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
IPC 分类号

技术画像

所属领域

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

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。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN113378243B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

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