技術(shù)編號：40555221
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術(shù)詳細信息。本發(fā)明涉及一種具有隱私保護的雙通道聯(lián)邦圖學習方法、裝置及系統(tǒng)，屬于聯(lián)邦學習。背景技術(shù)、在當前的云計算及系統(tǒng)安全性和聯(lián)邦學習技術(shù)領域中，分布式圖學習面臨諸多挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)保護條例（如gdpr）的嚴格實施，如何在保護數(shù)據(jù)隱私的同時實現(xiàn)高效的模型訓練成為亟待解決的問題。傳統(tǒng)的分布式圖學習方法在客戶端之間往往存在信息缺失的問題，導致模型分類結(jié)果不理想，且訓練過程中數(shù)據(jù)隱私性及模型安全性較弱。、具體來說，現(xiàn)有的圖學習方法在跨客戶端數(shù)據(jù)聚合時，難以有效處理非獨立同分布（non-iid）的標簽分布偏移問題...
注意：該技術(shù)已申請專利，請尊重研發(fā)人員的辛勤研發(fā)付出，在未取得專利權(quán)人授權(quán)前，僅供技術(shù)研究參考不得用于商業(yè)用途。
該專利適合技術(shù)人員進行技術(shù)研發(fā)參考以及查看自身技術(shù)是否侵權(quán)，增加技術(shù)思路，做技術(shù)知識儲備，不適合論文引用。
請注意，此類技術(shù)沒有源代碼，用于學習研究技術(shù)思路。