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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本申请提供一种基于联邦学习的数据恢复方法及装置，涉及数据处理技术领域。所述方法包括：基于联邦学习模型的目标全连接层梯度向量、初始有理系数与预设标签特征，确定目标有理系数；基于所述目标有理系数与所述目标全连接层梯度向量，确定所述目标全连接层数据输入特征；基于目标全连接层前一层的梯度信息与所述目标全连接层数据输入特征，恢复原始图像数据。本申请提供的基于联邦学习的数据恢复方法及装置，可以恢复联邦学习模型中应用标签平滑或标签混合技术的源数据，保证数据安全。
主权项：1.一种基于联邦学习的数据恢复方法，其特征在于，包括：基于联邦学习模型的目标全连接层梯度向量、初始有理系数与预设标签特征，确定目标有理系数；基于所述目标有理系数与所述目标全连接层梯度向量，确定所述目标全连接层数据输入特征；基于目标全连接层前一层的梯度信息与所述目标全连接层数据输入特征，恢复原始图像数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于联邦学习的数据恢复方法及装置
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