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公开(公告)号：CN117910594A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410030557.3
申请日：2024-01-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种联邦学习训练方法、装置、介质及设备，客户端获取中心服务器发送的待训练模型和隐私预算。通过本地数据对待训练模型进行训练，得到待训练模型的模型更新。根据预设的裁剪因子对模型更新进行调整，得到裁剪后的模型更新。根据预设的敏感度、隐私预算以及裁剪后的模型更新，确定噪声分布。根据裁剪后的模型更新，对噪声分布进行截断，得到截断后的噪声分布，并对更新后的模型更新进行加噪，得到加噪后的模型更新。将加噪后的模型更新返回中心服务器，使中心服务器更新待训练模型，并继续下发至客户端，直至完成对待训练模型的训练，降低了引入的噪声对联邦学习训练模型的可用性的影响，获得更好的模型精度。
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