[发明专利]一种联邦学习中基于易遗忘数据子集的遗忘验证方法在审
| 申请号： | 202110865047.4 | 申请日： | 2021-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN113591974A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 王竟亦;高向珊;马兴军;孙有程;程鹏;车欣 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦学习中基于易遗忘数据子集的遗忘验证方法，该方法利用在某些损失变化幅度较大、频率较高的摇摆数据上的特定表现来标记遗忘用户和检查遗忘情况。作为遗忘验证数据集，这些数据是通过观察全局模型在联邦学习的过程中在遗忘用户的本地数据上的损失变化筛选出来的。待遗忘用户在本地数据集上微调全局模型，形成标记后的模型，上传给中心服务器聚合。遗忘用户通过检查接下来若干个周期的全局模型，根据全局模型在遗忘验证数据集上的损失方差来衡量遗忘情况。本发明提出的这种遗忘验证方法具有轻量级，持续性强，验证效果好，时间和空间开销少等优点，可以有效鉴别遗忘与否，能够广泛应用和部署在各种需要进行遗忘验证的场景中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 基于 遗忘 数据 子集 验证 方法 | ||
【主权项】：
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