[发明专利]一种基于强化学习的联邦系统偏见中毒防御方法、装置在审
申请号: | 202211089354.9 | 申请日: | 2022-09-07 |
公开(公告)号: | CN116361780A | 公开(公告)日: | 2023-06-30 |
发明(设计)人: | 陈晋音;刘嘉威;郑海斌;倪洪杰;赵云波 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | G06F21/55 | 分类号: | G06F21/55;G06F21/71;G06N3/04;G06N3/092;G06N3/098 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 邱启旺 |
地址: | 310014 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于强化学习的联邦系统偏见中毒防御方法、装置,包括:服务器调用全局模型,分发给各个客户端,客户端接收中央服务器下发的全局模型,并利用本地数据基于平等机会偏差指标检测全局模型对敏感属性是否有偏见;若检测全局模型存在偏见,则利用基于强化学习的联邦学习方法进行去偏,得到去偏模型;使用本地数据训练去偏模型,并将训练后的去偏模型上传至中央服务器;若检测全局模型不存在偏见,则使用本地数据训练全局模型,并将训练后的全局模型上传至中央服务器;将训练后的全局模型和训练后去偏模型进行聚合,得到新的全局模型,并将新的全局模型下发到客户端;重复上述步骤,直至基于强化学习的联邦学习结束。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 强化 学习 联邦 系统 偏见 中毒 防御 方法 装置 | ||
【主权项】:
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