发明专利已授权

一种基于隐私保护的个性化联邦学习方法和装置

📄 申请号：CN202211014315.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-08-23

公开号

CN115329885B

公开日

2025-07-29

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_214

IPC 分类号

G06F18_214 , G06F17_16 , G06N3_098 , G06F18_23213 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习隐私保护机器学习算法

应用场景

个性化推荐, 智慧医疗, 金融风控, 智能终端, 边缘计算

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于隐私保护的个性化联邦学习方法和装置，客户端进行每轮训练，得到训练好的本地模型矩阵参数并上传给相对应的个性化模型；根据本轮训练好的本地模型矩阵参数的变化量，计算每个客户端的阈值，随后计算每个客户端的频率稀疏度；根据频率稀疏度集合，将客户端分簇；对同一个簇的客户端上传的本地模型参数求平均，并将平均值作为新的全局模型矩阵参数下发给同一个簇的客户端；重复直至全局模型收敛，完成个性化联邦学习的训练。本发明在计算频率稀疏度过程中始终保护用户隐私，通过稀疏度的相似性对客户端进行聚类，形成K个簇，对这K个簇的客户端分布进行聚合操作，以达到协作训练和个性化联邦学习的效果。

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

一种面向深度强化学习模型对抗攻击的防御方法

当前第 / 件

一种基于文本正则化的领域泛化方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_214)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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