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申请/专利权人：南京航空航天大学;朗坤智慧科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种联邦学习方法、系统及可读存储介质。该方法包括：设置多个第一洗牌器，各轮学习开始时，分别将参与联邦学习的各用户随机分配至第一洗牌器，同一第一洗牌器中的用户构成一用户组，基于第一洗牌器对组内的各用户进行混洗；各用户基于本地数据训练本地模型；收集各用户组中用户本地模型的参数，并基于预设的第二洗牌器，对参数进行混洗；基于聚合算法，将混洗后的用户本地模型的参数聚合，生成全局模型并将全局模型下发至参与模型聚合的各个用户，本轮学习完成。与现有技术相比，本发明在有效维护模型的鲁棒性的前提下，保障了用户的隐私，调和联邦学习中个人与服务器安全需求的冲突，达到能够兼顾隐私性保护和可用性保护的效果。
主权项：1.一种联邦学习方法，其特征在于，包括：设置多个第一洗牌器，各轮学习开始时，分别将参与联邦学习的各用户随机分配至所述第一洗牌器，同一所述第一洗牌器中的用户构成一用户组，基于所述第一洗牌器对组内的各用户进行混洗；各所述用户基于本地数据训练本地模型；收集各所述用户组中用户本地模型的参数，并基于预设的第二洗牌器，对所述参数进行混洗；基于聚合算法，将混洗后的所述用户本地模型的参数聚合，生成全局模型并将所述全局模型下发至参与模型聚合的各个用户，本轮学习完成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 朗坤智慧科技股份有限公司 联邦学习方法、系统及可读存储介质
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