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发明公开
一种基于超网络的联邦元学习方法审中-实审

公开(公告)号：CN117744764A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311751430.2

申请日：2023-12-19

Applicant: 福建师范大学 , 中国热带农业科学院热带生物技术研究所

Inventor： 汪晓丁 , 阙友雄 , 林晖 , 江磊 , 叶滨滨

IPC: G06N3/0985 , G06N3/098 , G06N3/084 , G06N3/0499

Abstract: 本发明公开一种基于超网络的联邦元学习方法，包括以下步骤：客户端获取个性化信息和全局模型，组合形成个性化元模型；客户端进行本地元学习训练，训练完成后微调模型差和全局模型差发送到服务器；服务器收到客户端发送的模型差异和微调模型差异后，发起对超网络和全局模型的更新。本发明通过超网络生成用户对应个性化信息，服务器将超网络生成的个性化信息与全局模型相结合，为用户创建个性化元模型，从而充分利用其对用户分布的泛化能力，使用户在微调后能够更快地适应其本地数据分布。

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