[发明专利]一种采用联邦学习的隐私保护船名识别模型训练方法在审
| 申请号： | 202111680336.3 | 申请日： | 2021-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN114337987A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 冼允廷;赵搏文;毛茹;曾策冲;沈强;解先旭 | 申请（专利权）人： | 广东优算科技有限公司;广东创亿源智能科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/00 | 分类号： | H04L9/00;H04L9/30;G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州圣理华知识产权代理有限公司 44302 | 代理人： | 李唐明 |
| 地址： | 528314 广东省佛山市顺德区陈村镇赤花社*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种采用联邦学习的隐私保护船名识别模型训练方法，该方法包括步骤：S1.发起联合训练船名识别模型任务；S2.参与者训练本地模型并进行加密；S3.聚合参与者的加密模型并执行联邦平均算法；S4.聚合服务器部分解密聚合模型和S5.参与者部分解密聚合模型；其通过参与者本地训练模型并加密训练模型，将本地训练好的加密模型上传至聚合服务器，聚合服务器在加密的模型上执行联邦平均算法；采用加密的方法以防止攻击者根据模型参数获得训练数据。另外，还采用将私钥分割成部分私钥的方式，由服务器执行一次部分解密，参与者执行一次部分解密，可以在不泄露参与者训练数据的情况下，使得多个参与者能够有效的共同训练一个船名识别模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 采用 联邦 学习 隐私 保护 船名 识别 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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