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本发明公开了一种自适应的隐私保护联邦学习方法，该方法针对联邦学习易遭受梯度攻击的特点，在隐私保护下完成联邦学习模型训练，并且为不同的通信轮次提供自适应的隐私保护强度，保证生成模型高可用的同时抵御梯度攻击，保护客户端训练数据安全。本发明揭示了...
该专利属于杭州城市大脑有限公司所有，仅供学习研究参考，未经过杭州城市大脑有限公司授权不得商用。

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