一种联邦学习模型聚合方法及电子装置
基本信息
| 申请号 | CN202111547242.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114168988A | 公开（公告）日 | 2022-03-11 |
| 申请公布号 | CN114168988A | 申请公布日 | 2022-03-11 |
| 分类号 | G06F21/60（2013.01）I;G06F21/62（2013.01）I;G06N20/10（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 郭艳卿;刘冠初;王湾湾;付海燕;黄一珉;何浩 | 申请（专利权）人 | 深圳市洞见智慧科技有限公司 |
| 代理机构 | 大连东方专利代理有限责任公司 | 代理人 | 李馨 |
| 地址 | 116024辽宁省大连市高新园区凌工路2号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种联邦学习模型聚合方法及电子装置。方法包括：对第一客户端和第二客户端进行加密样本对齐；服务器端生成公钥和私钥；所述第一客户端计算第一前向传播权重，所述第二客户端计算第二前向传播权重；所述第一客户端基于公钥对所述第一前向传播权重进行加密后，发送至第二客户端，第二客户端将加密的第一前向传播权重和第二前向传播权重整合重构成损失函数；所述第二客户端根据所述重构损失函数求取模型训练梯度更新结果，并基于公钥对所述梯度更新结果进行加密后发送至服务器端；服务器端基于私钥对加密的梯度更新结果进行解密后，获取模型参数更新结果，并将所述模型参数更新结果发送至第一客户端和第二客户端。 |
