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公开(公告)号：CN119272841A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411291268.5
申请日：2024-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06F21/62
Abstract: 本发明的一种利用数据增强实现联邦域泛化方法，用于联邦模型的训练阶段，进行多轮服务端‑客户端通信，每轮通信包括如下步骤：S1、服务器端将全局模型下发到各客户端；S2、客户端基于本地数据上进行对抗增强训练，即迭代进行S2.1及S2.2；S3、客户端将本地模型上传到服务器端进行聚合。本发明的方法，用于在联邦领域泛化设置中寻找全局平坦的极小值。通过将其视为最小化全局模型在全局数据分布上的鲁棒风险的上界，可以解释整个算法。
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