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申请/专利权人：国网信息通信产业集团有限公司
摘要：本申请提供一种同态加密的联邦学习中降低通信开销的方法及相关设备；方法包括：对本轮的全局模型进行训练，得到本轮的梯度向量，并将前一轮训练得到的量化误差加入至本轮的梯度向量，得到本轮的有效梯度向量，有效梯度向量中包含多个有效梯度分量；按照绝对值从大到小的顺序，从有效梯度向量中选取第一数量的有效梯度分量，将第一数量中第一部分有效梯度分量保留，并将第二部分有效梯度分量进行量化得到量化梯度，将保留的有效梯度分量与量化梯度组成本轮的目标梯度向量；利用有效梯度向量确定本轮的缩放因子，利用本轮的缩放因子与目标梯度向量确定下一轮训练的量化误差；将本轮的缩放因子和利用公钥加密后的目标梯度向量发送至中央服务器。
主权项：1.一种同态加密的联邦学习中降低通信开销的方法，其特征在于，应用于中央服务器；该方法包括：生成公钥和私钥，将所述公钥分发给每个客户端；在每轮训练中，将本轮的全局模型分发至所述每个客户端；从各客户端接收本轮的缩放因子和加密的目标梯度向量，利用本轮的缩放因子对加密的目标梯度向量解量化，将解量化后的目标梯度向量进行聚合，得到聚合加密梯度；利用所述私钥对聚合加密梯度进行解密，得到本轮的目标聚合梯度，利用本轮的目标聚合梯度对本轮的全局模型进行训练，得到下一轮的全局模型；响应于确定本轮的目标聚合梯度达到预设的梯度阈值和或训练轮次达到预设的迭代次数，完成训练，响应于确定本轮的目标聚合梯度未达到预设的梯度阈值且训练轮次未达到预设的迭代次数，进行下一轮训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网信息通信产业集团有限公司 同态加密的联邦学习中降低通信开销的方法及相关设备
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