[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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