[发明专利]一种基于元学习的不平衡数据联邦学习方法和系统在审
| 申请号： | 202310452512.0 | 申请日： | 2023-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN116628543A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 卢杨;钱品馨;黄刚;华炜;王菡子 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;厦门大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;H04L67/01;G06N3/098;G06F18/214 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 311121 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于元学习的不平衡数据联邦学习方法和系统，包括：客户端接收服务端下发的赋权模型参数和全局模型参数，利用本地数据和赋权模型参数得到用作校正数据不平衡的权重，基于权重、本地数据以及全局模型参数更新本地模型参数，其中，赋权模型参数包括类赋权模型参数、样本赋权模型参数，对应的权重包括类权重和样本权重；服务端接收客户端上传的本地模型参数并聚合得到全局模型参数，利用元数据、赋权模型参数以及聚合的全局模型参数得到元全局模型参数，利用元全局模型参数和元数据来更新赋权模型参数，更新的赋权模型参数和聚合的全局模型参数下发至客户端进行下一轮联邦学习。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 不平衡 数据 联邦 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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