[发明专利]一种基于对抗噪声注入的垂直联邦学习方法和装置在审
| 申请号： | 202110654359.0 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113298268A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;李荣昌;张龙源;刘涛 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N3/04;G06F21/62 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对抗噪声注入的垂直联邦学习方法，包括以下步骤：边缘客户端数据对齐，保证数据特征相同，不同边缘客户端之间相同训练数据成员id进行数据对齐匹配；边缘客户端和服务器端模型初始化工作准备，包括服务商协商选定客户端边缘网络模型和服务器端网络模型和结构，模型参数初始化设置；将客户端边缘网络模型训练产生的中间信息送至信息去敏装置注入对抗性噪声；将边缘客户端去敏的中间信息上传给服务器，利用服务器上布置的网络模型进行训练，并将梯度信息重新反馈给边缘客户端，迭代训练过程，直至联邦模型收敛。该发明不仅保护数据隐私还有效提升了模型的收敛速率，增强了垂直联邦学习框架的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 噪声 注入 垂直 联邦 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
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