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一种基于联邦架构的嵌套元学习方法和系统.pdf

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本发明提出一种基于联邦架构的嵌套元学习方法和系统。所述方法包括:从N个客户端中选取m1个客户端,m1个客户端分别基于各自的本地数据和当前状态下的全局模型参数,来训练m1个客户端各自的本地模型参数,N和m1均为正整数且N≥m1;中心服务器根据接收到的m1个客户端的本地模型参数来更新全局模型参数;从N个客户端中选取m2个客户端,m2个客户端分别基于各自的本地数据和经更新后的全局模型参数,来确定m2个客户端各自的全局子任务并计算全局子任务经学习目标函数产生的参数梯度,m2为正整数且N≥m2;中心服务器根据接收到的m2个客户端的全局子任务的参数梯度来调节经更新的全局模型参数。