[发明专利]一种基于联邦强化学习的多用户图像隐私数据处理方法在审
| 申请号： | 202211025923.3 | 申请日： | 2022-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN115272833A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 张连新;王靖午;郑海 | 申请（专利权）人： | 方盈金泰科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/84 | 分类号： | G06V10/84;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京棘龙知识产权代理有限公司 11740 | 代理人： | 杨培芳 |
| 地址： | 102300 北京市门头沟区*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于联邦强化学习的多用户图像隐私数据处理方法包括：雾节点将初始图像输出策略控制模型分发给各移动设备端；雾节点收集移动设备端模型梯度并加权平均后返回给移动设备；移动设备收到雾节点返回的加权平均梯度更新输出策略控制模型；云端收集各雾节点的梯度加权平均得到雾节点加权平均梯度将其返回各雾节点和移动设备；移动设备收到雾节点加权平均梯度更新模型；训练达到最大步数时结束训练并保存最终的输出策略控制模型；移动设备将状态信息输入到最终的输出控制模型；按照最终的输出控制模型输出的动作调整后输出。本方法结合多用户场景、联邦学习与强化学习，同时在雾节点和云端进行模型聚合，收集多用户场景的信息，提高模型鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 强化 学习 多用户 图像 隐私 数据处理 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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