[发明专利]联邦学习聚合方法及装置、存储介质及电子设备在审
| 申请号： | 202310594011.6 | 申请日： | 2023-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN116629379A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 程炎敏;杨明川 | 申请（专利权）人： | 中国电信股份有限公司北京研究院;中国电信股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;H04L9/40 |
| 代理公司： | 北京律智知识产权代理有限公司 11438 | 代理人： | 孙宝海 |
| 地址： | 102200 北京市昌平区北七*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种联邦学习聚合方法及装置、存储介质及电子设备，涉及分布式机器学习技术领域。应用于服务端；所述服务端与多个参与节点通信连接，所述各参与节点运行有结构相同的联邦学习模型，改方法包括：接收各参与节点上传的模型参数，计算对应的可靠性分值，确定验证节点；根据可靠性分值从各参与节点中进行第一过滤得到第一节点集合，将第一节点集合对应的模型参数发送至验证节点，以使验证节点确定模型质量数据；接收验证节点发送的模型质量数据，对第一节点集合进行第二过滤得到第二节点集合，对第二节点集合对应的模型参数进行聚合，确定联邦学习全局模型。减少横向联邦学习训练过程中恶意节点对全局模型影响，保护用户数据和隐私安全。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 聚合 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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