[发明专利]联邦学习梯度交换中的差异化加噪方法及系统有效
| 申请号： | 202010157458.3 | 申请日： | 2020-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN111260061B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 范晓亮;龚盛豪;代明亮;俞容山;王程 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 厦门创象知识产权代理有限公司 35232 | 代理人： | 崔建锋;陈文戎 |
| 地址： | 361000 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦学习梯度交换中的差异化加噪方法、介质及系统，其中方法包括：多个数据方分别获取对应的训练数据集，并分别根据对应的训练数据集对深度学习模型进行训练，以更新深度学习模型的梯度；每个数据方将对应的梯度进行分层处理，并计算每一层梯度对应的二范数，以及根据二范数对每一层梯度进行加噪，并将加噪后的梯度发送至中心服务器；中心服务器对加噪后的梯度进行聚合，并将聚合后的梯度发送给每个数据方，以便每个数据方根据聚合后的梯度对本地深度学习模型进行更新；能够提高联邦学习的数据交换过程中隐私的保护强度，同时，相较于传统联邦学习中加密算法，可以降低数据传输的开销。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 梯度 交换 中的 异化 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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