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摘要：本发明提供了一种恶意客户负面影响忘却方法及应用、电子设备与存储介质，属于深度学习技术领域。本发明通过计算客户端的本地模型参数的低质量因子并利用K‑means聚类算法筛选出含有低质量数据的恶意客户端，并进一步筛选出恶意客户端本地模型中受低质量数据影响的参数；随后，通过知识蒸馏技术对恶意客户端的负面影响进行忘却。本发明能有效识别并处理低质量的本地模型段，减少不良数据对全局模型的负面影响，同时保留高质量数据的积极贡献，降低了计算和通信成本；该方法动态调整模型参数，确保模型在各种环境下始终保持最佳性能，并通过联邦学习框架增强客户隐私保护，提高了分布式数据训练的效率和可靠性。
主权项：1.一种恶意客户负面影响忘却方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：中央服务器计算每个本地模型中每一层神经网络的权重参数的低质量因子；S2：根据所述低质量因子构造每个客户端的目标向量；S3：使用K-means算法对所有客户端的目标向量进行聚类，识别可能包含低质量数据的目标客户端；S4：使用K-means算法对所述目标客户端的本地模型中每一层神经网络的权重参数的低质量因子进行聚类，识别目标客户端受低质量数据影响的目标权重参数；S5：中央服务器对所述目标权重参数进行预处理，并执行知识蒸馏得到修正后的本地模型；用新生成的本地模型替换原始本地模型，并重新聚合生成全局模型。
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百度查询： 大连理工大学 恶意客户负面影响忘却方法及应用、电子设备与存储介质
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