【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及联邦学习，特别涉及一种基于条件生成对抗网络的判别器知识蒸馏个性化联邦学习方法。
技术介绍
1、在数字化时代，数据已成为推动科学进步和技术创新的关键资源。然而，随着对个人隐私保护意识的增强，如何在保护数据隐私的同时，充分利用分散在不同地理位置和组织机构中的数据，成为了一个亟待解决的问题。联邦学习正是在这样的背景下被提出的。联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许多个参与者在保持数据隐私和本地化的同时，共同训练一个共享的模型。这种方法在近年来受到了广泛的关注，因为它解决了数据隐私和集中式数据处理的挑战，特别是在涉及敏感数据的领域，如医疗保健、金融和个人通信。
2、然而，在联邦学习的环境中，数据往往是非独立同分布的，数据的分布存在显著差异，使得难以满足不同用户的个性化需求。此外，数据的异质性也导致了模型性能的不稳定性。在联邦学习中，由于参与的设备可能具有不同的硬件能力和计算资源，模型更新的质量参差不齐，这进一步加剧了模型性能的不平衡。为了解决这些问题，个性化联邦学习应运而生。
3、个性化联邦学习的运用，主...
【技术保护点】
1.一种基于条件生成对抗网络的判别器知识蒸馏个性化联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于条件生成对抗网络的判别器知识蒸馏个性化联邦学习方法，其特征在于，所述步骤S1中搭建知识蒸馏模型具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于条件生成对抗网络的判别器知识蒸馏个性化联邦学习方法，其特征在于，所述步骤S2中，搭建融入了条件生成对抗网络的判别器模型具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于条件生成对抗网络的判别器知识蒸馏个性化联邦学习方法，其特征在于，所述步骤S3中，优化判别器知识蒸馏模型参数
...【技术特征摘要】
1.一种基于条件生成对抗网络的判别器知识蒸馏个性化联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于条件生成对抗网络的判别器知识蒸馏个性化联邦学习方法，其特征在于，所述步骤s1中搭建知识蒸馏模型具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于条件生成对抗网络的判别器知识蒸馏个性化联邦学习方法，其特征在于，所述步骤s2中...
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