[发明专利]一种基于可信网络的目标识别联邦深度学习方法有效
| 申请号： | 202110394016.5 | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN112949837B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 杨娟;郑艺泽 | 申请（专利权）人： | 中国人民武装警察部队警官学院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 重庆晟轩知识产权代理事务所(普通合伙) 50238 | 代理人： | 王海凤 |
| 地址： | 610213 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于可信网络的目标识别联邦深度学习方法，该方法中主要由局部模型和联邦模型两部分组成。局部模型和联邦模型的结构相同，并采用相同的优化算法(如亚当Adam优化器)、传递训练参数(如学习率η，神经网络权重w、损失函数E等)对局部模型和联邦模型进行训练，局部模型和联邦模型采用联邦学习的方式，联合训练一个卷积神经网络，各客户端的训练数据均在本地，“数据不动模型动”。本发明方法的识别精度最高可达到91％，具有识别精度高、收敛速度快的特点。通过本发明方法，可解决跨各个客户端领域数据融合难、决策反应时间长等问题，缩短了决策的时间，最终可实现快速应对的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 可信 网络 目标 识别 联邦 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国人民武装警察部队警官学院，未经中国人民武装警察部队警官学院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110394016.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
