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US2022245459A1,2022.08.04基于权值散度和更新增量的联邦学习客户基于权值散度和更新增量的联邦学习客户端调为输入训练全局模型，经过一定轮数迭代训练2第二步：客户端通过图像增强技术对本地数据集进行扩充平第三步：客户端再分别使用各自的本地数据集作为输入第四步：每个客户端经过训练后，计算本地模型参第七步：选定的客户端将相应的模型参数发送到服务器2.根据权利要求1所述的基于权值散度和更新增量的联邦学习客户端调度方法，其特S3：使用来自Albumentations图像增强库的283.根据权利要求1所述的基于权值散度和更新增量的联邦学习客户端调度方法，其特计算客户端k第t轮本地模型wk(t)与全局模型wg(t_1)的权值散度dk(t)的公式为：4.根据权利要求1所述的基于权值散度和更新增量的联邦学习客户端调度方法，其特35.根据权利要求1所述的基于权值散度和更新增量的联邦学习客户端调度方法，其特6.根据权利要求5所述的基于权值散度和更新增量的联邦学习客户端调度方法，其特S1：客户端在计算得到各自的模型权值散度dk(t)、更新增量Ik(t)和模型训练损失kkkUk4DataProtectionRegulation)、美国的《加利福尼亚州消费者隐私法案》(California额外的更新参数或广播一部分IID数据给客户端进行模型训练来解决联邦学习中的异构问56k7将其广播给客户端。为了减轻Non_IID的影响，在训练本地客户端之前，使用来自Albumentations图像增强库的28种不同的图像增强方法对原始图像进行增强，如中值模[0051]每个本地客户端经过固定轮随机梯度下降过程后，得到本地模型参8计算客户端k第t轮本地模型wk(t)与全局模型wg(t_1)的权值散度dk(t)的公式为：连续两次迭代中更新的参数大小与前一轮参数大小之差的比值。在Non_IID数据集上训练的局部模型更新增量比在IID数据集上训练的模型更新增量要大得多。随着数据变得更加[0056]当前的联邦学习实施方案在每轮训练中只是随机选择一kk9量为客户端设置图像扩展的数量。客户端使用多种图像增强方法来对原始图像的扩展平器计算每个标签在客户端的最大样本数，客户端通过不同的图像增强方法组合生成图像，案FedUC可以在训练过程中不断地从客户端中选择适合更新的客户端模型参数。服务器记户端负责对模型参数进行相关所需参数计

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