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申请/专利权人：大连大学
摘要：本发明公开了一种资源受限空天地一体化网络下的分层个性化联邦学习方法及系统，涉及卫星物联网技术领域；针对在空天地一体化网络下采用联邦学习方法训练模型时，模型准确度不足的问题，本发明通过在每颗卫星上部署超网络，识别客户端模型层的贡献并分配权重，有效的提升了空天地一体化网络下模型的准确度。同时，针对在空天地一体化网络下采用联邦学习方法训练模型时，星地通信开销过高的问题，本发明通过将私有层模型参数保留在本地，减少通过卫星传输的数据量，从而实现了降低星地通信开销的目标。本发明适用于处理空天地一体化网络下客户端分布稀疏的场景，并通过实验验证了其有效性。
主权项：1.一种资源受限空天地一体化网络下的分层个性化联邦学习方法，其特征在于，该方法通过在每颗卫星上部署超网络，识别客户端神经网络模型层的贡献并分配权重；将客户端神经网络模型分为公共层和私有层，并将私有层模型参数保留在本地；具体实现步骤包括：对客户端神经网络模型进行分层聚合处理；在本地数据集上训练本地模型；进行星间同步，以确保每颗卫星获得所有公共层模型参数和聚合权重矩阵的集合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连大学 一种资源受限空天地一体化网络下的分层个性化联邦学习方法及系统
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