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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明提供一种基于加权采样数据集蒸馏的Non‑IID联邦学习方法，包括以下步骤：假设有m个参与方，且每个参与方拥有的数据Xk,k∈1,m互不重复，设置第k个客户端拥有的标签类别为Yk，不同的客户端的数据不满足独立同分布条件；假设每轮选择客户端有s个，进行本地数据集蒸馏；对所述步骤2蒸馏后的数据集进行全局服务器训练。本算法解决了联邦学习中极端非独立同分布引起的收敛通信轮次过多和低精度等问题。此外，我们的算法架构使得联邦学习可以依赖最少甚至仅有一个客户端在单个通信轮次中参与训练。这种对异步性的极大适应性进一步扩展了联邦学习的适用范围。
主权项：1.一种基于加权采样数据集蒸馏的Non-IID联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：假设有m个参与方，且每个参与方拥有的数据Xk,k∈1,m互不重复，设置第k个客户端拥有的标签类别为Yk，不同的客户端的数据不满足独立同分布条件；步骤2：假设每轮选择客户端有s个，进行本地数据集蒸馏；步骤3：对所述步骤2蒸馏后的数据集进行全局服务器训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种基于加权采样数据集蒸馏的Non-IID联邦学习方法
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