基于超网络的去中心化个性化联邦学习方法及装置

本发明公开了一种基于超网络的去中心化个性化联邦学习方法及装置，方法包括：初始化第一客户端的第一超网络参数、第一个性化参数和第一嵌入向量，第一客户端上部署有本地模型和超网络，本地模型包括共享部分和个性化部分，第一个性化参数为个性化部分的参数，第一超网络参数为超网络的超参数，超网络用于基于第一嵌入向量生成共享部分的共享参数；第一客户端与相邻的第二客户端执行T轮通信，确定第一客户端的目标第一超网络参数、目标第一个性化参数和目标第一嵌入向量；基于目标第一超网络参数、目标第一个性化参数和目标第一嵌入向量更新得到第一客户端的目标本地模型。本方法只需共享超网络的参数，减少了通信数据量。