一种去中心化的联邦学习方法、装置及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110822039.1
IPC分类号：H04L29/06;H04L12/24;G06N20/00;H04L29/08
申请日期：
2021-07-20
申请人：
华中科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种去中心化的联邦学习方法、装置及系统
申请号	CN202110822039.1	申请日期	2021-07-20
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-12	公开/公告号	CN113645197A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04L29/06 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04L 数字信息的传输，例如电报通信（电报和电话通信的公用设备入H04M）〔4〕 H04L29/00 H04L 1/00至H04L 27/00单个组中不包含的装置、设备、电路和系统〔5〕 H04L29/02 通信控制；通信处理（H04L 29/12，H04L 29/14优先）〔5〕 H04L29/06 以协议为特征的〔5〕	IPC分类号	H;0;4;L;2;9;/;0;6;;;H;0;4;L;1;2;/;2;4;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0;;;H;0;4;L;2;9;/;0;8查看分类表>
申请人	华中科技大学	申请人地址	湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华中科技大学	当前权利人	华中科技大学
发明人	袁烨;陈蕊娟;王茂霖;孙川
代理机构	华中科技大学专利中心	代理人	胡秋萍

摘要

本发明公开了一种去中心化的联邦学习方法、装置及系统，属于联邦学习领域，方法包括：在参与联邦学习的多个客户端之间建立全局通信网络，使得任意两个客户端之间存在通信路径；各客户端分别接收与其直接通信的其他客户端上一时刻的模型参数，并分别计算其得到的各上一时刻的模型参数与相应权重系数之间乘积的和，以及计算其上一时刻的局部模型的损失函数梯度与预设自适应学习率之间的第一乘积，将其当前时刻的模型参数更新为和与第一乘积之间的差值；重复执行上述迭代更新操作，直至各客户端的局部模型的损失函数不高于相应的阈值，或者直至重复执行的次数达到最大迭代次数。在保护各客户端隐私和数据安全的同时，全局训练各局部模型。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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