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申请/专利权人：华北电力大学
摘要：本发明提供了一种基于模型收敛的联邦学习梯度动态裁剪方法，针对现有的联邦学习梯度裁剪通常采用固定阈值的方法，存在难以适应动态变化、难以找到最优阈值以及缺乏灵活性等弊端，本发明充分考虑模型训练过程中各客户端收敛程度的差异性，采用基于本地模型收敛效果的裁剪阈值动态调整策略，实现对联邦学习客户端梯度裁剪程度的个性化调整，从而有效提高联邦学习模型的收敛效果和性能。
主权项：1.一种基于模型收敛的联邦学习梯度动态裁剪方法，该方法包括以下步骤：S1.训练客户端本地模型，获取原始更新梯度信息；S2.采用验证数据集测试本地模型预测准确率；S3.根据本地模型准确率更新裁剪阈值；S4.根据更新裁剪阈值对模型实施梯度裁剪和噪声添加；S5.中心服务器聚合更新加噪梯度，更新客户端训练模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北电力大学 一种基于模型收敛的联邦学习梯度动态裁剪方法
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