【技术实现步骤摘要】
本申请涉及联邦学习，具体而言，涉及一种面向增量数据的个性化联邦学习方法及装置。
技术介绍
1、联邦学习(federated learning,fl)是一种新兴的机器学习范式，在数据隐私保护和资源利用方面具有巨大潜力，与传统的集中式欺诈检测学习方法不同，联邦学习允许多个客户端在本地训练各自的模型，而无需将敏感的原始数据上传到中央服务器，客户端在本地进行模型训练后，仅共享模型的更新参数，如权重和梯度，而不是实际的数据内容，这一过程降低了数据泄露的风险，有效地保护了用户的隐私，此外，由于数据无需频繁传输到中央服务器，联邦学习显著减少了数据传输的延迟和带宽开销，这种高效的数据处理方式不仅提升了模型的训练速度，还能提高模型在不同数据分布下的泛化能力，从而增强模型的准确性和实时性。
2、在实际应用中，联邦学习的传统方法是通过阶段性存量数据进行聚合训练，存在滞后性，难以及时处理部分客户端的动态增量数据，并且全局模型缺乏个性化能力。
技术实现思路
1、为了解决在实际应用中，联邦学习的传统方法是...
【技术保护点】
1.一种面向增量数据的个性化联邦学习方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的面向增量数据的个性化联邦学习方法，其特征在于，所述基于内循环对全局模型进行训练，并通过加入权重衰减正则项优化所述全局模型，进一步包括：
3.如权利要求2所述的面向增量数据的个性化联邦学习方法，其特征在于，所述每个客户端在接收到所述全局模型参数后，使用其本地存量数据集进行模型训练，还包括：
4.如权利要求3所述的面向增量数据的个性化联邦学习方法，其特征在于，在使用其本地存量数据集进行模型训练的过程中，每个客户端通过梯度下降法进行多次迭代，在每次迭代中更
【技术特征摘要】
1.一种面向增量数据的个性化联邦学习方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的面向增量数据的个性化联邦学习方法，其特征在于，所述基于内循环对全局模型进行训练，并通过加入权重衰减正则项优化所述全局模型，进一步包括：
3.如权利要求2所述的面向增量数据的个性化联邦学习方法，其特征在于，所述每个客户端在接收到所述全局模型参数后，使用其本地存量数据集进行模型训练，还包括：
4.如权利要求3所述的面向增量数据的个性化联邦学习方法，其特征在于，在使用其本地存量数据集进行模型训练的过程中，每个客户端通过梯度下降法进行多次迭代，在每次迭代中更新模型参数w；
5.如权利要求4所述的面向增量数据的个性化联邦学习方法，其特征在于，训练过程不断重复，直到达到预定的迭代次数e或满足提前停止条件。
6.如权利要求5所述的面向增量数据的个性化联邦...
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