发明专利已授权

一种基于数据增强与隐私增强的组联邦元学习方法

📄 申请号：CN202410371195.4 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2024-03-29

公开号

CN117973507B

公开日

2024-06-04

申请人

山东省计算中心(国家超级计算济南中心),齐鲁工业大学(山东省科学院)

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_0985

IPC 分类号

G06N3_0985 , G06N3_098 , G06F18_213 , G06F18_23213 , G06F21_62 ,

技术画像

所属领域

联邦元学习联邦学习元学习隐私计算联邦元学习

应用场景

分布式机器学习, 隐私保护人工智能, 边缘计算, 智慧医疗, 金融风控

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摘要

本发明属于联邦元学习方法的技术领域，更具体地，涉及一种基于数据增强与隐私增强的组联邦元学习方法。方法包括本地客户端处理阶段；服务器端根据本地客户端的数据分布表示对本地客户端进行初始分组，再将收到的本地元模型进行平均聚合生成组元模型；所有本地客户端收到服务器下发的初始化全局元模型后，进行更新本地元模型；服务器根据更新的数据分布表示更新分组，然后将更新的本地元模型进行更新后的组内聚合，生成新的组元模型；进行更新迭代；本地客户端进行模型个性化。本发明解决了现有技术中存在数据异构性、数据稀缺、类别不平衡的情况，在处理罕见病医疗领域中本地模型泛化效果较差，医疗数据存在被泄露的风险的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于相对熵优化的双重隐私保护电力盗窃检测方法

当前第 / 件

一种基于信息瓶颈的医学图像脱敏方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_0985)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

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