[发明专利]联邦学习的方法、装置和芯片在审
| 申请号： | 202010593841.3 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111898764A | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 邵云峰;郭凯洋;文森特-莫恩斯;汪军;杨春春 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了联邦学习的方法、装置和芯片。涉及人工智能领域。该方法适于处理参数服从分布的机器学习模型。该方法包括：第二节点向至少一个第一节点发送联邦模型的参数的先验分布。在收到联邦模型的参数的先验分布之后，该至少一个第一节点根据联邦模型的参数的先验分布和第一节点的本地训练数据，训练得到第一节点的本地模型的参数的后验分布。本地训练结束后，该至少一个第一节点向第二节点反馈本地模型的参数的后验分布，以便第二节点根据该至少一个第一节点的本地模型的参数的后验分布，对联邦模型的参数的先验分布进行更新。通过节点之间交互先验分布和后验分布，实现了参数服从分布的机器学习模型的联邦学习，从而有助于减少联邦学习的训练时间和节点之间的通信开销。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 方法 装置 芯片 | ||
【主权项】：
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