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公开(公告)号：CN119721137A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411795000.5
申请日：2024-12-06
Applicant: 广州大学
IPC: G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/098 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于安全数据合成的联邦学习公平模型聚合方法，通过训练一个学生模型来指导生成器模型的生成，将参与方的数据分割成多个不相交子集并训练多个教师模型，然后利用生成器生成的数据样本进行分类和投票，对投票结果进行加噪聚合以保护隐私，接着使用带噪声的聚合结果标注数据集并训练学生模型，进一步优化生成器。经过一定轮次的优化后，将生成器分发给各参与方，最后将聚合好的模型发送给各参与方以继续训练，从而在保护数据隐私的同时实现模型的公平优化。
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