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申请/专利权人：南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院
申请日：2024-02-21
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118036708A
主分类号：G06N3/098
分类号：G06N3/098
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于历史更新修正的联邦遗忘学习方法，在联邦学习训练阶段每个轮次的历史更新都会被服务器端存储保留，当收到遗忘请求时，客户端会进行方向修正训练得到校准更新通过校准更新对相应轮次的历史更新进行修正，获得修正后的更新初始模型在多轮次修正更新后重构出遗忘模型；其中修正过程中同时进行主动遗忘与被动遗忘，目标客户端的更新用于主动遗忘，其余客户端的用于被动遗忘。本发明实现了高效的联邦遗忘学习，相比较现有的许多方法，模型遗忘程度更加彻底，并且对模型的精度损害小。
主权项：1.一种基于历史更新修正的联邦遗忘学习方法，其特征在于，包括以下步骤：1在原初的联邦学习训练阶段，在服务器上保留每个交互轮次的客户端的历史更新利用历史更新取范数作为更新的量化大小即更新的步长；2当收到遗忘请求时，进行方向修正训练，此阶段客户端k在本地进行Ec轮次训练，累计进行t个交互回合，最终得到每个客户端及其对应回合的校准更新，将校准更新发送到服务器上，记为通过方向修正训练修正服务器上存储的历史更新，再由被动遗忘与主动遗忘共同作用下重构遗忘模型；遗忘模型重构完成后目标客户端退出联邦系统；3遗忘学习效果检验：利用后门攻击与成员推断攻击的方式共同评价遗忘程度，检验遗忘效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院 一种基于历史更新修正的联邦遗忘学习方法
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