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本发明提供了一种基于本地差分隐私的联邦学习方法及系统。该方法包括：用户端从服务器端获取本轮的全局模型和全局模型参数更新；获取本轮的全局模型参数更新与上一轮的全局模型参数更新的相似度；若相似度小于回溯阈值，通过本地数据训练获得本轮的本地模型参...
该专利属于重庆大学所有，仅供学习研究参考，未经过重庆大学授权不得商用。

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