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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的模型联合优化方法，包括以下步骤：边缘设备和服务器分别使用摄像头采集图像作为无标记样本；边缘设备使用无标记样本形成无标记数据集，服务器对无标记样本分类后形成有标记数据集；服务器发送全局模型与协助模型至边缘设备；边缘设备使用无标记样本优化局部模型；边缘设备将更新后的局部模型上传至服务器；服务器将接收到的所有局部模型聚合，得到新的全局模型；服务器使用有标记数据集训练全局模型和协助模型；服务器传输全局模型至边缘设备，边缘设备使用全局模型进行分类。
主权项：1.一种基于联邦学习的模型联合优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、每个边缘设备使用采集设备采集图像，形成无标记数据集；服务器使用采集设备采集图像，对图像进行分类后形成有标记数据集；步骤2、服务器随机选择边缘设备，将全局模型与协助模型发送至边缘设备；步骤3、边缘设备使用全局模型作为局部模型，并使用无标记样本训练局部模型；步骤4、边缘设备将更新后的局部模型上传至服务器；步骤5、服务器将接收到的所有局部模型聚合，得到新的全局模型；步骤6、服务器使用有标记数据集对全局模型和协助模型进行互学习；步骤7、服务器传输全局模型至边缘设备，边缘设备使用下发的全局模型进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种基于联邦学习的模型联合优化方法
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