发明专利已授权

一种基于异构和长尾数据的联邦学习方法及系统

📄 申请号：CN202411104260.3 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2024-08-13

公开号

CN118644765B

公开日

2024-11-08

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

G06V10_94

IPC 分类号

G06V10_94 , G06V10_774 , G06V10_44 , G06V10_75 , G06N20_00 , G06F21_62 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

多方协作建模, 隐私保护机器学习, 金融风控, 智慧医疗, 个性化推荐

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摘要

本发明公开了图像识别领域的一种基于异构和长尾数据的联邦学习方法及系统，方法包括：客户端接收全局模型和重训练模型，以及获取异构和长尾数据集，并对全局模型进行本地训练，以及利用重训练模型计算真实特征的梯度；客户端将本地模型和真实特征的梯度发送到服务器端聚合，得到聚合后的全局模型和类C的聚合特征梯度；服务器端构建类C的虚拟特征，并计算虚拟特征梯度，通过比较两个特征梯度之间的差异，选择一个最优的虚拟特征梯度，并获得对应的最新虚拟特征；服务器端将聚合后的全局模型和最新的重训练模型发送至客户端，完成当前迭代轮次的训练；本发明能够解决因异构和长尾数据导致联邦学习准确率低问题，从而有效保护数据的隐私。

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

20241108

✅ 授权

20241001

?? 实质审查的生效：

20240913

📄 公开

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