【摘 要】
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联邦学习是多源隐私数据保护领域研究的热点，其框架在满足数据不出本地的情况下，可以训练出多方均满意的共同模型，但存在本地模型参数难以整合且无法在安全的情况下将多源数据充分使用的问题，因此提出基于深度学习的联邦集成算法，将深度学习与集成学习应用到联邦学习的框架下，通过优化本地模型的参数，提高了本地模型准确率；使用不同的集成算法来整合本地模型参数，在提升模型准确率的同时兼顾了多源数据的安全性。实验结果表
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61572170,No.61170254,No.61379116）资助；
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联邦学习是多源隐私数据保护领域研究的热点，其框架在满足数据不出本地的情况下，可以训练出多方均满意的共同模型，但存在本地模型参数难以整合且无法在安全的情况下将多源数据充分使用的问题，因此提出基于深度学习的联邦集成算法，将深度学习与集成学习应用到联邦学习的框架下，通过优化本地模型的参数，提高了本地模型准确率；使用不同的集成算法来整合本地模型参数，在提升模型准确率的同时兼顾了多源数据的安全性。实验结果表明：与传统多源数据处理技术相比，该算法在mnist、digits、letter、wine数据集训练模型的准确率依次提升1%、8%、-1%、1%，在保证准确率的同时也提升多源数据与模型的安全性，具有很重要的应用价值。
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