[发明专利]联邦学习的方法、装置及系统有效
| 申请号： | 202010370086.2 | 申请日： | 2020-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111553484B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 岑园园;孟丹;李宏宇;李晓林 | 申请（专利权）人： | 同盾控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京知果之信知识产权代理有限公司 11541 | 代理人： | 卜荣丽 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种联邦学习的方法、装置及系统，本申请的系统包括联邦服务器将初始模型统一发送给各客户端，客户端接收联邦服务器统一发送给各客户端的初始模型后基于客户端本地数据进行模型的训练得到更新的梯度；客户端再将更新的梯度发送至联邦服务器；联邦服务器接收到后对各客户端发送的更新的梯度进行聚合处理得到全局的更新梯度，并对全局的更新梯度进行奇异值分解；客户端接收联邦服务器发送的奇异值分解后的全局的更新梯度，并根据奇异值分解后的全局的更新梯度计算全局的更新梯度，并根据全局的更新梯度继续进行模型的训练。本申请是为了解决现有的联邦学习系统中网络传输开销大以及数据不安全的问题中至少一个问题。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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