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发明公开
一种联邦学习的分组算法及系统审中-实审

公开(公告)号：CN116702882A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310680763.4

申请日：2023-06-09

Applicant: 北京邮电大学 , 北京微芯区块链与边缘计算研究院

Inventor： 朱孔林 , 张宇飞 , 薛博伟 , 周萌萌 , 黑俊杰

IPC: G06N3/098 , G06F18/22

Abstract: 本发明提供一种联邦学习的分组算法及系统，涉及联邦学习技术领域。该联邦学习的分组算法，包括：对每个用户的网络进行梯度过滤得到每个用户的重要梯度索引矩阵，计算每一对用户重要梯度索引矩阵之间的欧式距离，所述重要梯度为在训练神经网络时，对神经元起促进或抑制作用大的梯度，即为在神经网络梯度矩阵中绝对值大的梯度；将每一对用户重要梯度索引矩阵之间的欧式距离进行归一化处理，通过归一化的欧式距离构建用户间的相似度矩阵；根据用户间的相似度矩阵中的值，将与其他用户的欧式距离均偏离大的用户判定为恶意客户端，并终止联邦学习进程；排除掉恶意客户端后，对于其余用户依次将其中欧式距离最小的用户对进行分组，并更新用户间的相似度矩阵对应的值，直至全部用户完成分组。

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