发明专利 已授权

一种联邦学习中客户端数据标签不平衡检测方法及系统

📄 申请号:CN202411799766.0 📄 发布日:2026/09/28

著录项目信息

申请日
2024-12-09
公开号
CN119886282B
公开日
2025-10-21
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

所属领域

应用场景

联邦学习, 隐私保护机器学习, 分布式人工智能, 数据质量检测, 多客户端协同训练

摘要

本发明公开了一种联邦学习中客户端数据标签不平衡检测方法及系统,方法如下:(1)使用联邦学习中服务器持有的验证数据集和生成对抗网络生成多种标签分布偏移已知的数据集,得到虚拟客户端数据集;(2)以虚拟客户端数据集及其已知的数据集分布类型驱动待学习的联邦学习模型进行训练,每个虚拟客户端待学习的模型都初始化同一个模型;(3)训练结束后,提取模型参数作为特征,虚拟客户端数据集分布类型作为标签,构成用于训练客户端数据集分布类型的新的数据集;(4)使用得到的数据集,驱动标签偏移识别深度神经网络模型,开展深度神经网络模型学习;(5)完成标签偏移识别深度神经网络模型训练后,将标签偏移识别深度神经网络模型部署到联邦学习服务器中。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN119886282B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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