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本发明公开了一种基于多头注意力机制的个性化联邦学习方法，其特征在于包含以下步骤：步骤一：搭建联邦学习局部模型多头注意力机制模型：将多头注意力机制用于最经典的卷积神经网络中，通过多头注意力机制，保留关键信息，更好地进行特征提取和选择，提高识别的准确性；步骤二：搭建联邦学习全局模型多头注意力机制模型：考虑到各个局部模型的个性化问题对全局模型的影响，在将全局模型参数发送给局部模型时，根据模型的个性化特性做出相应变化。本发明可以考虑到提取特征的相关性，以及考虑到各个客户端合理的个性化带来的数据差异性的方
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113378243 A (43)申请公布日 2021.09.10 (21)申请号 202110792988.X (22)申请日 2021.07.14 (71)申请人 南京
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