[发明专利]一种更新机器学习模型的方法及通信装置

权利要求书

1.一种更新机器学习模型的方法，其特征在于，所述方法包括：

网络设备根据终端设备的计算能力，确定所述终端设备对应的模型训练配置信息；

所述网络设备将所述模型训练配置信息发送给所述终端设备；

所述网络设备接收所述终端设备发送的模型更新参数，其中，所述模型更新参数是所述终端设备根据所述模型训练配置信息对第一机器学习模型训练后更新的模型参数；

所述网络设备根据所述模型更新参数对第二机器学习模型进行更新。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型训练配置信息包括以下至少一种：

超参数；

精度；

训练时间信息。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述网络设备向所述终端设备发送训练特征信息，所述训练特征信息用于指示所述终端设备对所述第一机器学习模型进行训练所使用的训练特征集。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述网络设备向所述终端设备发送精度评估信息，所述精度评估信息包括用于评估精度的方法或用于评估精度的测试样本中的至少一种。

5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述网络设备接收来自所述终端设备的精度指示信息，所述精度指示信息用于指示所述终端设备利用所述模型训练配置信息对所述第一机器学习模型进行训练后所达到的精度。

6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述网络设备确定用于获取所述终端设备的模型更新参数的时间点；

在所述时间点向所述终端设备发送获取请求，所述获取请求用于指示所述终端设备向所述网络设备发送所述终端设备的模型更新参数；或者，

向所述终端设备发送上报时间信息，所述上报时间信息用于指示在所述时间点向所述网络设备发送模型更新参数。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述网络设备确定获取所述终端设备的模型更新参数的时间点，包括：

所述网络设备确定多个终端设备中的各个终端设备向所述网络设备发送各自的模型更新参数的传输时长；

所述网络设备根据各个终端设备对应的各个传输时长确定所述时间点。

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取请求还用于指示需要获取指定的模型更新参数。

9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述网络设备接收来自所述终端设备的参数可用性指示信息，所述参数可用性指示信息用于指示所述终端设备中的模型更新参数的可用性。

10.一种更新机器学习模型的方法，其特征在于，所述方法包括：

终端设备接收网络设备发送的模型训练配置信息，所述模型训练配置信息是根据所述终端设备的计算能力确定的；

所述终端设备根据所述模型训练配置信息对第一机器学习模型进行训练，以得到模型更新参数；

所述终端设备将所述模型更新参数发送给所述网络设备，所述模型更新参数用于所述网络设备对第二机器学习模型进行更新。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述终端设备接收来自所述网络设备的训练特征信息，所述训练特征信息用于指示所述终端设备对所述第一机器学习模型进行训练所使用的训练特征集；

所述终端设备根据所述模型训练配置信息对第一机器学习模型进行训练，包括：

所述终端设备根据所述模型训练配置信息和所述训练特征信息对所述第一机器学习模型进行训练。