[发明专利]一种基于域鉴定的横向联邦模型聚合方法在审
| 申请号： | 202310593444.X | 申请日： | 2023-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN116595484A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 贾荫鹏;李彬;李圣伟;孙善宝;罗清彩;李锐 | 申请（专利权）人： | 山东浪潮科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/25 | 分类号： | G06F18/25;G06N3/098;G06N3/045;G06F18/22 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 姜鹏 |
| 地址： | 250100 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及隐私计算技术领域，具体为一种基于域鉴定的横向联邦模型聚合方法，包括以下步骤：收集多种数据集和神经网络制作域鉴定数据集；使用域鉴定数据集训练域鉴定模型；使用域鉴定模型指导联邦学习中的模型聚合过程；有益效果为：本发明提出的基于域鉴定的横向联邦模型聚合方法，利用域鉴定模型获取每个客户端训练后的模型与上一轮聚合模型之间的相似度，然后根据相似度得到各客户端模型权重，继续进行接下来的联邦学习过程。本发明结合了域鉴定技术，将不同客户端的不同分布看作不同的域，并使用域鉴定模型得到域之间的相似度，利用相似度来指导模型进行聚合，从而降低了非独立同分布对联邦学习过程带来的影响,提高了联邦学习最终的训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 鉴定 横向 联邦 模型 聚合 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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