基于動(dòng)態(tài)聚類的個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)與模塊化組合策略

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摘  要：提出一種基于動(dòng)態(tài)聚類的個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法來解決聯(lián)邦學(xué)習(xí)下數(shù)據(jù)異構(gòu)的問題。此方法將優(yōu)化目標(biāo)向量與凝聚聚類算法相結(jié)合，在保證節(jié)省計(jì)算資源的同時(shí)，將數(shù)據(jù)差異較大的客戶端動(dòng)態(tài)劃分到不同的集群中。此外，出于對(duì)訓(xùn)練模型可持續(xù)使用的考慮，進(jìn)一步提出模塊可組合策略，新的客戶端只需將之前訓(xùn)練模型組合便可以得到一個(gè)適合本地任務(wù)的初始模型。（剩余8190字）