[发明专利]保护用户隐私的联邦学习和图像分类方法、系统及终端在审
| 申请号： | 202010151109.0 | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111477290A | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 戴文睿;毛志成;徐宇辉;李成林;邹君妮;熊红凯 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G16H10/60 | 分类号： | G16H10/60;G06F21/62;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 徐红银 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种保护用户隐私的联邦学习和图像分类方法、系统及终端，联邦学习方法包括：采集各终端上用户行为产生的数据，保存于该本地终端；服务器发送一个统一的模型给各终端，各终端利用采集到的所述数据训练所述模型；将各终端训练后的所述模型上传到所述服务器，所述服务器对所述模型先在不同终端之间进行交换后再全局聚合，或者，所述服务器对所述模型先进行部分聚合后再在不同终端之间交换，最后进行全局聚合。网络系统包括：本地训练模块、模型通信模块、模型交换模块、模型聚合模块。本发明对各终端数据分布不相同的联邦学习场景能得到比传统方法更好的效果，且保证了整个系统的隐私保护能力，使其能适应各种应用场景。 | ||
| 搜索关键词： | 保护 用户 隐私 联邦 学习 图像 分类 方法 系统 终端 | ||
【主权项】：
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