[发明专利]一种基于参数替换算法的联邦学习方法及系统有效
| 申请号： | 202011118491.1 | 申请日： | 2020-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN112257105B | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 陈武辉;朱凯铭;王军波;胡延庆;郑子彬 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 苏云辉 |
| 地址： | 510006 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于参数替换算法的联邦学习方法及系统，其中方法包括：聚合服务器将起始参数发送给参与者(边缘计算设备和终端设备)，参与者根据起始参数初始化本地模型；参与者根据各自的训练集对本地模型进行训练，得到本地模型参数；边缘计算设备将训练后的模型参数发送给服务器和终端设备；终端设备根据更新后的第一模型参数初始化第二模型，执行状态判断，根据当前状态执行不同上传策略进行参数上传；聚合服务器对接收到的本地模型参数进行整合得到下轮的起始参数；重复上述直至所有第二设备退出联邦学习。本发明保证联邦学习中用户上传的参数可见，避免恶意用户上传错误参数，能保证联邦学习训练过程中的隐私安全和精度安全。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 参数 替换 算法 联邦 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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