公开(公告)号：CN117557870A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202410022912.2

申请日：2024-01-08

Applicant: 之江实验室

Inventor： 李清明 ,  缪居正 ,  刘扶芮 ,  周丽 ,  马振国 ,  严笑然

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74

Abstract: 本申请涉及一种基于联邦学习客户端选择的分类模型训练方法、系统及介质，其中，基于联邦学习客户端选择的分类模型训练方法包括：初始化全局模型，并初始化虚拟队列、客户端相似度矩阵以及客户端选中频率矩阵；在每一次迭代训练过程中，基于所述虚拟队列、所述客户端相似度矩阵以及所述客户端选中频率矩阵，确定参与本轮训练的K个客户端；将所述全局模型发送至所述K个客户端进行并行训练，得到聚合后的全局模型；更新所述虚拟队列、所述客户端相似度矩阵以及所述客户端选中频率矩阵，并重复所述迭代训练过程直至达到设定的迭代次数，获得训练好的全局模型；使用训练好的全局模型对目标数据集进行分类，得到分类结果，提高了图像分类的精度。