[发明专利]客户端变化的联邦训练方法、装置、训练终端及存储介质在审
| 申请号： | 201910663301.5 | 申请日： | 2019-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN110378488A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 黄安埠 | 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 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 薛福玲 |
| 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： | 本发明公开了一种客户端变化的联邦训练方法，通过检测参与本轮联邦迭代训练的客户端是否发生变化；当检测到参与本轮联邦迭代训练的客户端发生变化时，获取所述客户端发生变化的变化类型；根据所述变化类型，确定本轮联邦迭代训练的目标全局模型；根据所述目标全局模型，进行本轮联邦迭代训练，以得到待训练的联邦学习模型的最终参数。本发明还公开了一种客户端变化的联邦训练装置、训练终端以及存储介质。本发明解决了参与联邦的训练客户端变化时，采用现有的联邦训练方法得到的最终模型参数可靠性低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 客户端 迭代训练 变化类型 存储介质 全局模型 终端 训练装置 最终参数 最终模型 检测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种客户端变化的联邦训练方法，其特征在于，所述客户端变化的联邦训练方法包括：检测参与本轮联邦迭代训练的客户端是否发生变化；当检测到参与本轮联邦迭代训练的客户端发生变化时，获取所述客户端发生变化的变化类型；根据所述变化类型，确定本轮联邦迭代训练的目标全局模型；根据所述目标全局模型，进行本轮联邦迭代训练，以得到待训练的联邦学习模型的最终参数。
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