[发明专利]一种基于联邦学习的隐私保护图像分类方法在审
申请号: | 202110975055.4 | 申请日: | 2021-08-24 |
公开(公告)号: | CN113642664A | 公开(公告)日: | 2021-11-12 |
发明(设计)人: | 杜磊;许艳;仲红;刘辉 | 申请(专利权)人: | 安徽大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;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: | 230601 安*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于联邦学习的隐私保护图像分类方法,其步骤包括:1服务器获取公共数据并预处理;2服务器初始化并通过洗牌器下发数据至各客户端;3客户端训练本地神经网络;4洗牌器随机子采样客户端;5子采样客户端预测公共数据,扰动并加密后发送给洗牌器;6洗牌器伪造并随机排列预测后发送匿名预测给服务器;7服务器聚合匿名预测并训练全局神经网络;8服务器将训练好的全局神经网络下发至各客户端;9客户端利用训练好的全局神经网络进行图像分类。本发明利用差分隐私和联邦学习,实现了隐私保护的协作式图像分类。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 联邦 学习 隐私 保护 图像 分类 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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