[发明专利]一种基于恶意终端干预训练的联邦忘却方法在审
| 申请号： | 202310371399.3 | 申请日： | 2023-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN116739105A | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 周东生;郭昕桐;王鹏飞;张强;魏小鹏 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/0464;G06N3/098;G06F21/62 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 王海波 |
| 地址： | 116622 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出了一种基于恶意终端干预训练的联邦忘却方法，属于隐私计算及联邦学习技术领域。本发明通过联邦忘却来消除恶意客户端对全局模型产生的影响，并利用联邦学习生成的最终全局模型参数减去恶意客户端的参数更新，从而利用理论上不可采用的低质量模型继续训练来节省重新训练的时间，使服务器在执行忘却操作时更快速的删除恶意客户端的影响，而不需要征求被删除贡献的客户端的意愿；并提出了设置判断上一轮忘却模型效果和当前轮次忘却模型效果的比较机制对忘却效果进行分析，从而提前结束忘却操作抑制忘却模型因为过度忘却造成的影响；其次采用小量数据集训练最后的忘却模型，恢复训练过程对模型产生的偏差，有效提高了最终忘却模型的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 恶意 终端 干预 训练 联邦 忘却 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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