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          北京航空航天大學(xué)姜博獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉北京航空航天大學(xué)申請的專利一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的半中心化對抗訓(xùn)練方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN114997423B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202210532196.3,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06N20/20;該發(fā)明授權(quán)一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的半中心化對抗訓(xùn)練方法是由姜博;楊昱睿;孫海龍;王世海設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-05-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的半中心化對抗訓(xùn)練方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的半中心化對抗訓(xùn)練方法,屬于安全與人工智能交叉領(lǐng)域;具體為:首先,針對聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架,確定要優(yōu)先訓(xùn)練的特征,獲取帶有特征標(biāo)簽的樣本數(shù)據(jù)集;并根據(jù)樣本屬性,預(yù)訓(xùn)練對抗生成模型,使此模型能夠生成針對此屬性的對抗樣本;然后,將對抗生成模型拆分成編碼器與解碼器,將編碼器發(fā)送前往客戶端,并啟動聯(lián)邦進(jìn)程;客戶端使用接收到的編碼器編碼本地5%?10%隨機(jī)少量樣本,并發(fā)送前往服務(wù)器;服務(wù)器在每一輪接收到樣本后,使用對抗樣本微調(diào)聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架的參數(shù),并進(jìn)行最終發(fā)布;本發(fā)明實現(xiàn)了在分布式聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架中應(yīng)用對抗訓(xùn)練來提高模型的性能。

          本發(fā)明授權(quán)一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的半中心化對抗訓(xùn)練方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的半中心化對抗訓(xùn)練方法,其特征在于,具體步驟如下: 首先、在聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中,針對待優(yōu)先訓(xùn)練的特征項,獲取帶有特征標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集,劃分為訓(xùn)練集和測試集;根據(jù)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的規(guī)則,服務(wù)器根據(jù)客戶端數(shù)量,將訓(xùn)練集進(jìn)行概率采樣; 所述數(shù)據(jù)集為圖像樣本; 然后、針對帶有中央服務(wù)器的橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu),使用訓(xùn)練集預(yù)訓(xùn)練對抗生成模型VAE; 中央服務(wù)器將訓(xùn)練好的模型VAE中的編碼器參數(shù)發(fā)往每個用戶端,并同時發(fā)送采集樣本的數(shù)量比例參數(shù);同時、中央服務(wù)器應(yīng)用同態(tài)加密算法Pallier,重新生成公鑰和私鑰,將聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)的模型參數(shù)和公鑰發(fā)往每個客戶端,而將私鑰留在服務(wù)端本地; 客戶端使用訓(xùn)練集更新聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)的模型參數(shù)發(fā)送給服務(wù)器;同時隨機(jī)選擇5%-10%本地數(shù)據(jù),使用訓(xùn)練好的編碼器將其編碼為隱變量,通過重參數(shù)化隨機(jī)采樣得到特征向量,封裝發(fā)送給中央服務(wù)器; 最后,服務(wù)器接收更新的聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)的模型參數(shù),將其進(jìn)行加權(quán)平均;同時使用解碼器將客戶端發(fā)送的特征向量轉(zhuǎn)換為對抗樣本,并使用其作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)再次微調(diào)加權(quán)平均后的聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)的模型參數(shù)進(jìn)行最終發(fā)布。

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