[发明专利]联邦学习网络下的模型训练方法及其相关设备有效
| 申请号： | 202010622524.X | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111814985B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 何安珣;王健宗;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/62 |
| 代理公司： | 深圳市世联合知识产权代理有限公司 44385 | 代理人： | 汪琳琳 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例属于人工智能领域，应用于智慧社区领域中，涉及一种联邦学习网络下的模型训练方法及其相关设备，建立包括中央客户端和多个节点的联邦学习网络，控制节点接收初始化模型作为本地模型，控制节点使用本地数据训练本地模型获得梯度信息；控制中央客户端根据梯度信息生成全局信息；控制节点根据全局信息获得其他节点的梯度信息，使用梯度信息对当前节点的本地模型进行测试，获得准确率，根据准确率调整全局信息，更新当前节点的本地模型；直至模型收敛,获得结果模型；将节点接收的用户数据输入节点对应的结果模型中，获得结果模型输出的推荐信息。各节点的梯度信息可存储于区块链节点中。本申请实现不同节点的本地模型的个性化训练。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 网络 模型 训练 方法 及其 相关 设备 | ||
【主权项】：
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