技术编号:37925959
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及用于联邦学习的方法和系统,包括用于量化联邦学习中的客户端贡献的方法和系统。背景技术、联邦学习是一种机器学习技术,其中多个计算系统(也称为客户端)拥有不同数据所有者,参与训练机器学习算法以学习全局模型(在中央服务器上维护),而无需与中央服务器共享自身的数据。每个客户端的局部数据本质上可能是私有数据或专有数据(例如,照片、健康数据、社交媒体数据、银行数据、零售数据等)。因此,联邦学习有助于保护这些局部数据的隐私,因为它可以使全局模型进行训练(即,将全局模型的可学习参数(例如,权重和偏置)...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。