[发明专利]基于本地差分隐私的边缘联邦图像分类方法在审
| 申请号： | 202210220176.2 | 申请日： | 2022-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN114612715A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 姜航;王保仓;陈艳格 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F21/62 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 陈宏社;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于本地差分隐私的边缘联邦图像分类方法，实现步骤为：构建边缘联邦学习系统；本地参与方获取训练样本集和测试样本集；参数服务器为每个本地参与方构建图像分类模型；本地参与方初始化训练参数；边缘服务器设置边缘更新参数；本地参与方对图像分类模型的权重参数进行本地优化；边缘服务器获取边缘更新后的结果并发送；参数服务器获取全局更新后的结果并发送；本地参与方获取图像分类结果。本发明在对权重参数进行本地差分隐私扰动上传的过程中，只选取部分参数扰动上传，减小了引入的噪声，提高了模型的精度，同时通过先执行边缘聚合，再执行全局聚合，减少了与参数服务器的通信轮数，进而降低了系统的通信开销。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 本地 隐私 边缘 联邦 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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