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本发明提供一种基于自适应邻居选择的去中心化机器学习方法和装置。其中，该方法应用于P2P网络架构中，在每轮训练回合中，每个工作节点利用本地有标签数据更新本地模型参数；每个节点自适应选择目标邻居节点交换模型，使用权重矩阵聚合模型参数以得到聚合模型；每个节点根据聚合模型以及本地无标签数据，得到各节点对应的伪标签数据集；每个节点使用本地无标签数据和对应的伪标签进行训练，更新本地模型参数。本申请考虑邻居选择对于伪标签质量和通信开销的影响，每个节点在通信资源的限制下自适应地选择具有高质量模型和相似数据分布的
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116050536 A (43)申请公布日 2023.05.02 (21)申请号 202211391939.6 (22)申请日 2022.11.08 (71)申请人 中国科学技术大学苏州高等研究院 地
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