[发明专利]一种基于联邦学习的噪声标签修正方法有效
| 申请号： | 202110666751.7 | 申请日： | 2021-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN113379071B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 陈益强;曾碧霄;杨晓东;于汉超 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于联邦学习的噪声标签修正方法，包括：将客户端根据本地训练数据更新的本地模型参数和对应的样本数据量发送给服务端；获取服务端根据客户端以及其他客户端更新的本地模型参数和对应的样本数据量计算的全局模型参数；由客户端根据全局模型参数和本地训练数据，计算指示不同类别的平均预测概率的多个本地类基准并发送给服务端；获取服务端根据多个本地类基准计算的多个全局类基准，并基于全局模型参数和全局类基准对客户端的本地训练数据进行噪声标签修正。将该修正方法应用于联邦学习系统中，实现了信息增强，减少了数据的损失以及对额外参照集的依赖，有效地提高了联邦学习训练结构测试的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 噪声 标签 修正 方法 | ||
【主权项】：
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