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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本申请公开了一种基于联邦学习的模型训练方法，预先构建一个具有少量可信客户端的可信集合和包括非可信客户端的非可信集合。基于模型更新数据，计算任意两个可信客户端的相似度，基于该相似度确定可信客户端的可疑分数。基于模型更新数据，计算非可信客户端与可信客户端的相似度，基于该相似度确定非可信客户端的可信分数。基于可信客户端的可疑分数以及非可信客户端的可信分数对可信集合和非可信集合进行更新。利用可信集合中可信客户端上传的模型更新参数对全局模型进行更新。即本申请从一个具有少量可信客户端的可信集合开始，基于可信客户端的信任引导，不断更新可信集合，无需收集和维护干净的验证数据集，避免了隐私泄露风险。
主权项：1.一种基于联邦学习的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取可信集合和非可信集合，所述可信集合包括可信客户端，所述非可信集合中包括非可信客户端，所述可信客户端用于模型训练；针对所述可信集合和所述非可信集合，执行以下目标操作：针对任一可信客户端，基于所述可信客户端的模型更新数据与其他任一可信客户端的模型更新数据之间的相似度获取所述可信客户端的可疑分数；针对任一非可信客户端，基于所述非可信客户端的模型更新数据与所述可信客户端的模型更新数据之间的相似度获取所述非可信客户端的可信分数；基于所述可信客户端的可疑分数以及所述非可信客户端的可信分数对所述可信集合和所述非可信集合进行更新；利用更新后的可信集合中的可信客户端所发送的模型更新数据对全局模型进行更新，并向所有客户端发送更新后的全局模型，利用所述更新后的可信集合和更新后的非可信集合执行下一轮训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种基于联邦学习的模型训练方法及装置
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