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本发明公开了一种基于调整批量大小与梯度压缩率的联邦学习方法和系统，用于提高模型训练性能，包括：在联邦学习场景中，多个终端共享上行无线信道资源，基于本地终端的训练数据，与边缘服务器共同完成神经网络模型的训练；在模型训练过程中，终端在本地计算中...
该专利属于浙江大学所有，仅供学习研究参考，未经过浙江大学授权不得商用。

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