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本发明公开一种联邦学习的泛化调整方法，其首先在本地终端计算泛化差异，然后在本地终端进行第r轮训练，得到第r轮次的本地模型，并将第r轮次的本地模型及泛化差异上传至服务器端，最后在服务器端进行全局模型参数聚合，得到第r+1轮次的全局模型。其可以...
该专利属于上海交通大学所有，仅供学习研究参考，未经过上海交通大学授权不得商用。

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