发明专利 已授权

一种基于差分隐私的个性化联邦学习识别方法及系统

📄 申请号:CN202311150942.3 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2023-09-07
公开号
CN117196012A
公开日
2023-12-08
申请人
南京信息工程大学
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

分布式机器学习, 隐私计算, 个性化推荐, 智能识别, 数据安全

摘要

本发明公开了一种基于差分隐私的个性化联邦学习识别方法及系统,所述方法在客户端执行,包括:获取初始化模型参数,并将其加载入预搭建的本地模型中;基于隐私预算采用个性化差分隐私算法对加载参数的本地模型进行噪声处理,并将噪声处理后的本地模型的共享层模型参数发送给服务器;将聚合后的共享层模型参数加载入噪声处理后的本地模型的共享层中,然后局部微调,得到个性化模型;对个性化模型进行重复训练,直至达到全局迭代次数后,得到基于差分隐私的个性化联邦学习测试模型。本发明的客户端能够根据客户选择的隐私预算对本地模型进行处理,从而适应不同用户的不同隐私需求,同时结合Adam算法,降低了添加噪声对模型精度的影响。

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: CN117196012A

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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

议价
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:75 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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