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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于随机层次梯度更新的联邦学习性能优化技术，由于联邦学习存在数据异构的现象，其本地过拟合现象极大影响了全局模型识别精度，因此在模型上传过程中，分为随机循环轮与全局循环轮，随机循环轮各个客户端按照同样的随机规则选择部分层次梯度进行上传服务器，之后服务器仅对上传的部分梯度进行聚合，在全局循环轮各个客户端上传模型所有层次的梯度，服务器将所有梯度进行聚合，不断迭代直至模型收敛。
主权项：1.一种基于随机层次梯度更新的联邦学习性能优化技术，该方法包括以下步骤：1各个客户端在联邦学习过程中按照一定规则随机选择梯度；2然后经过本地迭代之后进行选中的随机梯度的上传；3服务器进行随机梯度聚合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于随机层次梯度更新的联邦学习性能优化技术
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