[发明专利]一种联邦学习场景中带有隐私保护的错误数据检测方法在审
| 申请号： | 202110696108.9 | 申请日： | 2021-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN113361625A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 李向阳;张兰;李安然 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G06F21/62 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦学习场景中带有隐私保护的错误数据检测方法，其步骤包括：1构建联邦模型的训练目标，2联邦模型的训练，3联邦模型的测试，4检测含有错误数据的用户端，5检测错误数据并删除，6联邦学习模型重训练，7错误数据检测结果测试。本发明能高效且带有隐私保护的检测出联邦学习过程中，含有错误训练数据的用户端和错误训练数据，并以较小的代价来修复错误，从而提升联邦学习的预测准确率和加快联邦学习模型的收敛速度，且所提出的两种高效检测算法能分别节省计算资源和通信资源，以达到应对联邦学习的动态资源限制的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 场景 带有 隐私 保护 错误 数据 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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