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申请/专利权人：桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要：本发明涉及一种结合局部噪声削减机制的联邦学习隐私保护方法，包括：步骤1、客户端接收中央服务器发送的全局模型，判断全局模型是否完成训练，若完成训练则训练结束，若未完成训练，则对添加高斯噪声的全局模型进行局部噪声消减处理，获取本地训练初始模型；步骤2、客户端根据本地样本和本地训练初始模型进行更新，获取局部消噪模型；步骤3、将局部消噪模型添加高斯噪声，获取添加高斯噪声后的局部模型；步骤4、将添加高斯噪声后的局部模型上传到中央服务器，获取更新后的全局模型，返回步骤1进行迭代。本发明能够实现在保证模型局部模型隐私的同时减少用户噪声量的累积，达到提高模型训练精度的目的。
主权项：1.一种结合局部噪声削减机制的联邦学习隐私保护方法，其特征在于，包括：步骤1、客户端接收中央服务器发送的全局模型，判断所述全局模型是否完成训练，若完成训练则训练结束，若未完成训练，则对添加高斯噪声的全局模型进行局部噪声消减处理，获取本地训练初始模型；步骤2、所述客户端根据本地样本和所述本地训练初始模型进行更新，获取局部消噪模型；步骤3、将所述局部消噪模型添加高斯噪声，获取添加高斯噪声后的局部模型；步骤4、将所述添加高斯噪声后的局部模型上传到所述中央服务器，获取更新后的全局模型，返回所述步骤1进行迭代。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 南宁桂电电子科技研究院有限公司 一种结合局部噪声削减机制的联邦学习隐私保护方法
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