[发明专利]一种联邦学习场景中的数据选择方法在审
| 申请号： | 202011464915.X | 申请日： | 2020-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN112464269A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 张兰;李向阳;李安然 | 申请（专利权）人： | 德清阿尔法创新研究院 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 陈琦;陈继亮 |
| 地址： | 313200 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种联邦学习场景中的数据选择方法，所述该方法包括过滤出和任务相关的用户和数据、训练前用户选择、训练过程中用户和数据选择、模型训练，本发明采用了向量草图和随机响应机制，用户选择策略高效且带有隐私保护；同时由于采用了server端日志信息来动态选择用户；基于梯度上界值选择数据，以及考虑到错误数据对梯度的影响，数据选择策略高效且准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 场景 中的 数据 选择 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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