[发明专利]横向联邦学习方法、装置、设备及计算机存储介质有效
| 申请号： | 201910524091.1 | 申请日： | 2019-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN110263936B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 程勇;蔡杭;刘洋;陈天健 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06Q40/00;H04L9/40 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能金融科技(Fintech)技术领域，并公开了一种横向联邦学习方法，该方法包括：社区协调者获取中央协调者发送的全局模型参数，并将全局模型参数发送至各参与者；获取各参与者发送的基于全局模型参数进行模型训练得到的模型参数更新，对各模型参数更新进行融合以获取社区模型参数更新，并确定是否需要将社区模型参数更新发送至中央协调者；若是，则将社区模型参数更新发送至中央协调者，获取中央协调者返回的全局模型参数更新，并将全局模型参数更新发送至各参与者，以便各参与者基于全局模型参数更新进行模型训练。本发明还公开了一种横向联邦学习装置、设备和一种计算机存储介质。本发明提高了横向联邦学习的学习效率。 | ||
| 搜索关键词： | 横向 联邦 学习方法 装置 设备 计算机 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种横向联邦学习方法，其特征在于，所述横向联邦学习方法包括如下步骤：社区协调者获取中央协调者发送的全局模型参数，并将所述全局模型参数发送至与所述社区协调者对应的各参与者；所述社区协调者获取各所述参与者发送的基于所述全局模型参数进行模型训练得到的模型参数更新，对各所述模型参数更新进行融合以获取社区模型参数更新，并确定是否需要将所述社区模型参数更新发送至所述中央协调者；若是，则将所述社区模型参数更新发送至所述中央协调者，获取所述中央协调者基于所述社区模型参数更新返回的全局模型参数更新，并将所述全局模型参数更新发送至各所述参与者，以便各所述参与者基于所述全局模型参数更新进行模型训练。
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