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公开(公告)号：CN115422562A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210999123.5
申请日：2022-08-19
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明所提供的一种联邦学习多方梯度的编码域聚合方法及系统，所述联邦学习多方梯度的编码域聚合方法包括：多个联邦参与终端分别将各自的本地数据集转化为量化梯度，并将所述量化梯度输入预训练编码器，得到编码梯度；服务器获取每个联邦参与终端对应的所述编码梯度，将所有编码梯度聚合，得到聚合结果，并将所述聚合结果输入预训练解码器，得到解码梯度；服务器根据所述解码梯度更新联邦学习模型，并将更新后的联邦学习模型发送至各个联邦参与终端。本发明通过多个联邦参与终端均使用预训练编码器各自计算得到编码梯度，使得通信时只需要通信编码梯度，服务器把编码梯度加起来用预训练解码器聚合结果，降低了计算代价和通信负担。
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