[发明专利]一种基于生成对抗图像变换的隐私保护联邦学习方法在审
| 申请号： | 202211179790.5 | 申请日： | 2022-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN115563631A | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 姚远志;马钰婷;刘小微;俞能海 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;付久春 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗图像变换的隐私保护联邦学习方法，包括：步骤11，本地用户共享生成对抗图像变换模型和本地模型结构并初始化参数；步骤12，用本地数据集训练生成对抗图像变换模型，用其将本地数据集的原始图像转为加密图像，并保持图像类别标签；步骤13，用加密图像和对应类别标签训练并更新本地模型，将训练好的本地模型加密梯度上传到服务器；步骤14，服务器聚合参本地用户上传的加密梯度更新全局模型；步骤15，本地用户从服务器下载更新的全局模型，用本地加密图像集合验证其准确度是否大于预设值，若是完成隐私保护联邦学习训练过程，若否重复执行步骤13和14。该方法较好地平衡了联邦学习全局模型准确度和用户数据隐私保护性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 图像 变换 隐私 保护 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
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