[发明专利]一种面向联邦学习的半中心化对抗训练方法在审
| 申请号： | 202210532196.3 | 申请日： | 2022-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN114997423A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 姜博;杨昱睿;孙海龙;王世海 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人： | 易卜 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向联邦学习的半中心化对抗训练方法，属于安全与人工智能交叉领域；具体为：首先，针对联邦学习框架，确定要优先训练的特征，获取带有特征标签的样本数据集；并根据样本属性，预训练对抗生成模型，使此模型能够生成针对此属性的对抗样本；然后，将对抗生成模型拆分成编码器与解码器，将编码器发送前往客户端，并启动联邦进程；客户端使用接收到的编码器编码本地5％‑10％随机少量样本，并发送前往服务器；服务器在每一轮接收到样本后，使用对抗样本微调联邦学习框架的参数，并进行最终发布；本发明实现了在分布式联邦学习框架中应用对抗训练来提高模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 联邦 学习 中心 对抗 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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