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本发明公开了一种基于专家协作学习的不平衡数据联邦学习方法，包括：若干个参与方共同训练一全局模型，直至该全局模型收敛；每个参与方下载收敛完成的该全局模型，并利用该全局模型的特征提取器去初始化参与方的若干专家模型；每个参与方根据各自的数据，对专家模型以及全局模型的分类器进行更新；所述专家模型用于针对不同类别的数据进行特征提取、分类，包括头类数据专家模型和尾类数据专家模型；将待测样本输入专家模型以及全局模型等。本发明为每个参与方设置一个头专家和一个尾专家分别针对每个参与方中的头部类和尾部类，这允许每个
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117851937A
(43)申请公布日2024.04.09
(21)申请号202410032618.X
(22)申请日2024.01.09
(71)申请人厦门大学
地址361000
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