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本发明涉及一种基于近似全局扰动的联邦学习本地锐度优化方法和系统，方法应用于联邦学习中的本地节点，所述优化方法包括如下步骤：获取全局模型，基于获取到的全局模型以及上一次获取到的全局模型，计算近似后的全局扰动；基于预置的本地模型以及所述近似后的...
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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