[发明专利]一种基于分层自适应的联邦学习方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202110921298.X | 申请日： | 2021-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN113705634A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 秦涛;惠维;杨和;丁菡 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 崔方方 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分层自适应的联邦学习方法、装置、设备及介质，所述方法包括以下步骤：将待训练模型划分为浅层模型和深层模型；对浅层模型和深层模型进行同步联邦训练，获得训练好的浅层模型和深层模型；将训练好的浅层模型和深层模型进行拼接，完成所述基于分层自适应的联邦学习。本发明的联邦学习方法，能够统筹考虑并解决上述模型性能问题、通讯成本问题和数据隐私问题，经实验验证，本发明的联邦学习方法与其他方法对比，在保证较高模型性能的同时，保持了较低的通讯量，同时提供数学严格的隐私保护。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 自适应 联邦 学习方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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