[发明专利]一种保护端侧隐私的端云协同训练系统有效
| 申请号： | 202010841142.6 | 申请日： | 2020-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN111985562B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 徐沐霖;薛向阳;李斌 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06V10/94;G06K9/62;G06N3/08;G06N20/00;G06F21/62 |
| 代理公司： | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人： | 卢泓宇 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供保护端侧隐私的端云协同训练系统，其中，聚合模型存储部存储有至少预先训练得的云侧聚合模型，端侧通信部向云侧设备发送端侧聚合模型，云侧通信部接受端侧聚合模型，云侧自编码部处理云侧图像得伪图像，聚合模型处理部将伪图像分别输入端侧聚合模型和云侧聚合模型处理得到输出端侧聚合模型和输出云侧聚合模型，根据损失处理部处理得多个损失迭代部通过反向传播以及反复迭代来更新模型参数得到云侧训练伪图像生成器以及端云聚合模型。因此根据本发明能够在保护用户隐私的情况下，仍能高效稳定地聚合模型，具有保护用户隐私、聚合效果好、鲁棒性好、泛化能力佳等优点，适用于用户设备之间模型聚合、端云协同训练等实际应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 保护 隐私 协同 训练 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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