[发明专利]一种联邦学习的分组算法及系统在审
| 申请号： | 202310680763.4 | 申请日： | 2023-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN116702882A | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 朱孔林;张宇飞;薛博伟;周萌萌;黑俊杰 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学;北京微芯区块链与边缘计算研究院 |
| 主分类号： | G06N3/098 | 分类号： | G06N3/098;G06F18/22 |
| 代理公司： | 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 | 代理人： | 孙艳敏 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种联邦学习的分组算法及系统，涉及联邦学习技术领域。该联邦学习的分组算法，包括：对每个用户的网络进行梯度过滤得到每个用户的重要梯度索引矩阵，计算每一对用户重要梯度索引矩阵之间的欧式距离，所述重要梯度为在训练神经网络时，对神经元起促进或抑制作用大的梯度，即为在神经网络梯度矩阵中绝对值大的梯度；将每一对用户重要梯度索引矩阵之间的欧式距离进行归一化处理，通过归一化的欧式距离构建用户间的相似度矩阵；根据用户间的相似度矩阵中的值，将与其他用户的欧式距离均偏离大的用户判定为恶意客户端，并终止联邦学习进程；排除掉恶意客户端后，对于其余用户依次将其中欧式距离最小的用户对进行分组，并更新用户间的相似度矩阵对应的值，直至全部用户完成分组。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 分组 算法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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