[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

专利信息
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: 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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