基于联邦学习客户端选择的分类模型训练方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于联邦学习客户端选择的分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：初始化全局模型，并初始化虚拟队列、客户端相似度矩阵以及客户端选中频率矩阵；在每一次迭代训练过程中，基于所述虚拟队列、所述客户端相似度矩阵以及所述客户端选中频率矩阵，在客户端备选集合中确定参与本轮训练的K个客户端；将所述全局模型发送至所述K个客户端进行并行训练，获得各所述客户端的梯度，并基于各所述客户端的梯度得到聚合后的全局模型；更新所述虚拟队列、所述客户端相似度矩阵以及所述客户端选中频率矩阵，并重复所述迭代训练过程直至达到设定的迭代次数，获得训练好的全局模型；使用训练好的全局模型对目标数据集进行分类，得到分类结果。