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本发明涉及一种基于梯度修正和元学习的联邦学习方法、系统及存储介质，该方法包括：本地终端的模型训练过程，采用元学习框架来统一本地模型性能最大化和特征分布一致性的优化目标，所述元学习框架包括元训练阶段和元更新阶段，其中在元训练阶段仅关注本地模型...
该专利属于上海人工智能创新中心所有，仅供学习研究参考，未经过上海人工智能创新中心授权不得商用。

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