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申请/专利权人：创壹(上海)信息科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的数据处理方法、设备及系统，属于数据处理技术领域，包括收集不同参与者的异质性数据并进行预处理，根据预处理后的异质性数据进行提取关键特征并进行特征编码，本发明通过自适应特征选择函数F，根据数据的异质性程度和网络环境自动调整特征的重要性权重，确保模型聚焦于对预测最有效的特征，通过深度神经网络模型M进行特征编码，将高维特征映射到低维空间，提高了模型处理复杂数据的能力，通过Xavier初始化方法设置全局模型的初始权重和偏置项，确保模型参数的合理分布，加速训练过程，根据数据异质性程度动态调整联邦学习中的参数，学习率和通信轮数使模型能更灵活地适应数据分布变化，提高训练效率和模型质量。
主权项：1.一种基于联邦学习的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集不同参与者的异质性数据并进行预处理；S2、根据预处理后的异质性数据进行提取关键特征并进行特征编码；S3、中央服务器初始化全局模型参数分发至各参与者，并评估参与者数据的异质性程度；S4、根据异质性程度和网络环境动态调整联邦学习的参数和策略；S5、各参与者根据预处理和特征提取后的的特征数据进行训练本地模型，并通过加密通信交换模型参数发送至中央服务器进行聚合；S6、训练好的全局模型进行评估，根据评估结果进行调整优化全局模型，将优化后的全局模型进行部署。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 创壹(上海)信息科技有限公司 一种基于联邦学习的数据处理方法、设备及系统
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