[发明专利]一种面向联邦学习的连续学习方法在审
| 申请号： | 202110894758.4 | 申请日： | 2021-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN113657607A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 陈珂;谢钟乐;寿黎但;江大伟;马宇航;伍赛 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;G06F21/62 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种面向联邦学习的连续学习方法。联邦学习服务端和各个客户端在确定学习任务后，通过搜集若干个与任务类型匹配的无隐私问题的公开数据集，各自独立地构建一份辅助数据集，用于后续训练过程；客户端借助知识蒸馏损失让本地模型在学习新任务的同时学习辅助数据集以及辅助标签，从而减少对旧知识的遗忘；服务端借助知识蒸馏损失让聚合模型同时学习辅助数据集以及辅助标签，从而减少模型在聚合过程中产生的遗忘。本发明在隐私安全且通信代价小的基础上，提升了联邦模型的连续学习能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 联邦 学习 连续 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学，未经浙江大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110894758.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：甲磺酸帕拉德福韦C晶型及其应用
- 下一篇：一种激励驱动的区块链联邦学习方法
