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公开(公告)号：CN116822648A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310612098.5
申请日：2023-05-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N20/00 , H04L67/1095 , H04L67/1074
Abstract: 本申请公开了一种基于随机量化的联邦学习方法、装置、电子设备及介质。通过应用本申请的技术方案，可以由客户端在将模型数据传输到服务器之前，首先由客户端对该模型数据进行随机量化处理，从而得到一个相对于模型数据来说数据量更小的量化数据。以使后续通过传输该量化数据至服务器来实现全局模型聚合的目的。从而一方面减少了相关技术的联邦学习中，客户端向服务器进行模型数据同步所生成的通信开销。另一方面也避免了传输原始模型数据所导致的，一旦被恶意用户截获而存在的用户隐私被泄露的问题。
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