[发明专利]一种聚类联邦学习方法及装置在审
| 申请号： | 202210809648.8 | 申请日： | 2022-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN115169582A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 刘颜红;常黎明;徐恕贞;何欣 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;G06F21/62;G06F21/60;G06F16/9536;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 刘莹莹 |
| 地址： | 475001 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种聚类联邦学习方法及装置。该方法包括：步骤1：获取客户端的本地数据分布的特征向量；所述特征向量是在客户端上使用Deep Sets模型对本地数据分布进行特征提取得到的；步骤2：使用K‑Means聚类算法对所有客户端的本地数据分布的特征向量进行聚类，以便将数据分布相似的客户端分入至相同组；步骤3：为每个分组设定对应的聚簇标识，不同分组对应不同的聚簇标识，相同组内的客户端具有相同的聚簇标识；步骤4：根据客户端的聚簇标识对客户端进行调度，使得具有相同聚簇标识的客户端采用联邦学习算法共同训练一个模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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