自适性保护隐私的联邦深度学习的方法

摘要

本发明提出一种自适性保护隐私的联邦深度学习的方法，以保护联邦深度学习中用户的原始数据不被好奇的服务器获知，同时保护学习模型的参数不泄露用户原始数据的信息。各个参与者预先与云服务器协商一个网络框架，然后云服务器得到一个初始化的模型，云服务器将该模型参数广播给各个参与者；参与者下载初始化的模型参数并更新自己的本地模型，然后结合本地数据集进行训练，并基于数据属性对模型输出的不同贡献度，对不同数据特征实施有差异的隐私保护操作，参与者将各自训练得到的本地梯度发送给云服务器；最终，云服务器收集各参与者的梯度信息后更新自己的模型来进行后续的训练。本发明在满足隐私保护的前提下，极大提高学习模型的精确度。