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一种联邦学习场景中高效的错误数据检测方法，其特征在于所述该方法主要包括以下模块：层次化影响分析、基于影响值的用户选择和模型更新，所述层次化影响分析为给定一训练完成的全局模型和多个测试错误的测试数据，serverS首先根据server端的训练日志来确定对模型存在负影响的用户，本发明采用了层次化的检测方法，检测方法高效；同时分别设计了优化计算资源和通信资源的检测方法，检测算法适应性强；另外，整个检测过程本地数据不暴露给任意第三方，检测算法保护了用户隐私。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112214342 A
(43)申请公布日 2021.01.12
(21)申请号 202010961288.4
(22)申请日 2020.09.14
(71)申请人 德清阿尔法创新研究院
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