[发明专利]一种联邦学习中基于语义数据损失的遗忘验证方法有效
| 申请号： | 202110865041.7 | 申请日： | 2021-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN113591486B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 王东霞;高向珊;马兴军;孙有程;程鹏;车欣 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦学习中基于语义数据损失的遗忘验证方法，该方法利用在某些高损失，普遍犯错且带有某种语义特征的数据上的特定表现来标记遗忘用户和验证遗忘情况，通过将本地数据集中高损失且普遍分类错误的数据筛选出来，根据其语义特征的相似性和置信度分布将这些数据重新标记为某个固定类别，得到标记数据集，并将本地模型在该数据集和原数据集上微调后的标记模型上传给中心服务器聚合。遗忘用户通过检查接下来若干个周期的全局模型，根据全局模型在标记数据集上的损失来验证遗忘情况。本发明方法具有轻量级，持续性强，验证效果好，时间和空间开销少等优点，可以有效鉴别遗忘与否，能够广泛应用和部署在各种需要进行遗忘验证的场景中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 基于 语义 数据 损失 遗忘 验证 方法 | ||
【主权项】：
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