发明专利已授权

基于对比学习的联邦学习个性化方法

📄 申请号：CN202210956833.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-08-10

公开号

CN115115066A

公开日

2022-09-27

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N20_00

IPC 分类号

G06N20_00

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习对比学习人工智能算法

应用场景

个性化推荐, 隐私保护计算, 边缘智能, 智慧金融, 智能医疗

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摘要

本发明公开了一种基于对比学习的联邦学习个性化方法，通过权衡在整个数据集上训练的全局模型，与在本地子集上训练的本地模型，来实现个性化。通过当前本地模型学习到的表征与全局模型学习到的表征的一致性损失，来修正本地更新，进而实现联邦学习的个性化。将同时计算全局模型的表征、本地数据训练得到模型的表征，以及当前模型训练的本地模型的表征，然后通过个性化参数，规范这三个表征之间的距离，即在模型层面实现对比学习，以此来修正全局模型适应不同客户端上的任务。本发明能够适应客户端不同的任务，达到联邦学习个性化定制的要求。

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

一种基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体上肢姿态估计方法

当前第 / 件

基于多维数据融合分析的低频GPS轨迹路网匹配方法

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：20 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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