[发明专利]基于top-k的通信高效联邦学习的异构软件缺陷预测算法在审
| 申请号： | 202310188453.0 | 申请日： | 2023-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN116303002A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 王爱丽;赵英卉;吴海滨;冯彦翔;杨林林 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/04;G06N3/098;G06N3/048;G06N3/047;G06F21/60;G06F17/16 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明为基于top‑k的通信高效联邦学习的异构软件缺陷预测算法；该方法步骤如下：所有参与方将收到的全局参数进行解码，利用解码后的全局模型梯度参数与各自缺陷数据基于胶囊神经网络(CapsNet)进行本地训练，更新本地模型；各参与方利用高斯差分隐私对本地模型梯度参数进行加密；加密后的梯度参数进行稀疏二值压缩；将非零元素之间的相对距离进行Golomb编码发送到服务器端进行聚合；服务器端将接收到的数据进行解码，并对数据进行聚合；服务器端对聚合后参数进行稀疏二值压缩和Golomb编码并发送回每个参与方。本发明可以在模型预测性能可接受情况下，有效减少通信比特量并提高通信效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 top 通信 高效 联邦 学习 软件 缺陷 预测 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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