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摘要
本发明公开了一种基于联邦少样本网络模型的分类方法、系统及电子设备。该方法包括：服务端获取待分类图像,对各个客户端发起判定请求；每个客户端根据判定请求,对自身状态参数判定后反馈是否能参加分类任务的响应信号给服务端；服务端根据反馈的响应信号,将待分类图像分发给可以参加分类任务的目标客户端；各个目标客户端将待分类图像输入各自预先训练的少样本网络模型进行分类,得到第一分类结果；服务端对第一分类结果汇总整理,输出第二分类结果。本发明利用多个只需少量标签数据的客户端的模型,解决了现有机器学习中数据隐私容易被恶意攻击、污染的问题,以及需要大量标签数据的问题,且具有良好的分类精确度和分类置信度。
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