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摘要：本申请公开了一种基于水平联邦学习的图像数据增强方法、装置、设备及介质，涉及数据增强技术领域，该方法包括：基于水平联邦学习框架，采用各客户端的数据集训练本地模型和中心服务端的全局模型，并将训练好的全局模型作为数据增强模型；所述本地模型和所述全局模型均为生成对抗网络，所述生成对抗网络中生成器用于生成仿真图像，所述生成对抗网络中判别器用于判别所述仿真图像的真假以及类别；采用所述数据增强模型进行图像数据增强。本申请提高了图像数据增强的真实性。
主权项：1.一种基于水平联邦学习的图像数据增强方法，其特征在于，所述基于水平联邦学习的图像数据增强包括：基于水平联邦学习框架，采用各客户端的数据集训练本地模型和中心服务端的全局模型，并将训练好的全局模型作为数据增强模型；所述本地模型和所述全局模型均为生成对抗网络，所述生成对抗网络中生成器用于生成仿真图像，所述生成对抗网络中判别器用于判别所述仿真图像的真假以及类别；采用所述数据增强模型进行图像数据增强。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于水平联邦学习的图像数据增强方法、装置、设备及介质
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