[发明专利]基于差分隐私法的联邦学习方法及装置在审
| 申请号： | 202111447012.5 | 申请日： | 2021-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN114358307A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 高志鹏;杨杨;芮兰兰;段应文;赵晨;莫梓嘉;林怡静 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/08;G06N3/04;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京金咨知识产权代理有限公司 11612 | 代理人： | 宋教花 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供基于差分隐私法的联邦学习方法及装置，其中的基于差分隐私法的联邦学习方法包括：基于当前接收的用于进行联邦学习的多份训练数据中任一份对应的阶段完成信号，开始监测目标周期内的信号接收情况数据；若监测到目标周期内的信号接收情况数据满足预设的半同步训练规则，则获取目标周期内接收的各个阶段完成信号各自对应的阶段训练结果数据，并基于差分隐私法及各个阶段训练结果数据训练目标模型。本申请能够在为目标模型的联邦学习过程提供差分隐私保护的前提下，有效避免掉队者效应的干扰，避免计算资源的浪费并能够提高目标模型的收敛速度，进而能够有效提高目标模型的训练效率及应用及时性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 隐私 联邦 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
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