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公开(公告)号:CN118397348A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410506095.8
申请日:2024-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 上海浦东发展银行股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/20
Abstract: 一种用于图像分类的部分蒸馏联邦学习方法、电子设备及存储介质,属于图像分类处理技术领域。为提高客户端图像分类模型的准确性,本发明对服务器和图像分类客户端进行初始化得到参与训练的图像分类客户端,使用本地图像分类模型对蒸馏数据集中的蒸馏样本生成特征得到图像分类客户端本地知识集合上传到服务器;服务器根据接收到的图像分类客户端本地知识集合,在蒸馏数据集上训练相应的服务器模型;服务器为下一轮计算全局基础模型;对蒸馏数据集中的蒸馏样本生成部分知识集合,发送到图像分类客户端;图像分类客户端接收到生成的部分知识集合,计算部分蒸馏系数,进行图像分类客户端模型参数更新;重复直至执行完所有的通信轮次得到图像分类结果。
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公开(公告)号:CN118734213A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410729185.3
申请日:2024-06-06
Applicant: 上海浦东发展银行股份有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/098
Abstract: 本发明提出一种隐私保护的图联邦节点异常检测方法,属于联邦学习技术领域。包括:S1.构建图节点异常检测模型,通过最小化损失函数得到客户端本地模型参数和累积梯度信息;S2.模型输出各节点的异常分数,客户端对模型使用分层相关性传播算法,得到各神经元的相关性权重,获得隐私保护梯度信息,将信息发送到云服务器;S3.云服务器聚合运算,使用聚合后信息对全局模型更新;将全局模型参数广播下发至客户端;S4.迭代执行S1至S3直到达到预设的模型聚合次数后停止执行,完成隐私保护的图联邦节点异常模型的训练。解决图联邦节点异常检测方法不能有效且严格地保护参与方的图数据隐私性和参数噪音加强所带来的精度损失的问题。
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公开(公告)号:CN118452469A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410589150.4
申请日:2024-05-13
IPC: A23L33/135 , A23L33/12 , A23P20/25 , A23L29/30 , A23L33/115 , A23L3/3418
Abstract: 一种益生菌/花生四烯酸复合微胶囊及其制备方法,属于微胶囊制备技术领域,具体方案如下:一种益生菌/花生四烯酸复合微胶囊,包括壁材和芯材,所述芯材包裹在壁材内部,所述壁材包括海藻酸钠和羧甲基纤维素钠,所述芯材包括花生四烯酸和益生菌,所述花生四烯酸溶解在油性载体中,并与益生菌菌悬液形成油包水乳液,所述羧甲基纤维素钠包裹油包水乳液液滴,所述海藻酸钠与羧甲基纤维素钠反应生成凝胶膜微胶囊壁材。本发明提供的利用微流控技术制备益生菌/花生四烯酸复合微胶囊的方法操作简易,且微流控芯片制备简单,成本较低,不仅具有较高包埋率,且微胶囊的颗粒尺寸可控,生物活性较好。
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