結(jié)合自注意力機(jī)制和軟閾值降噪的對(duì)比聯(lián)邦學(xué)習(xí)特征聚合算法

摘要： 傳統(tǒng)人工智能(artificial intelligence, AI)技術(shù)在智慧視覺領(lǐng)域的應(yīng)用面臨著數(shù)據(jù)異構(gòu)分布、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和噪聲數(shù)據(jù)干擾等一系列技術(shù)難點(diǎn)。為了克服這些挑戰(zhàn)，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)和信號(hào)降噪算法的思想上，提出了一種基于降噪和數(shù)據(jù)特征聚合的對(duì)比聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法(comparative federated learning aggregation feature algorith... （共8頁(yè)）