[发明专利]联邦学习模型训练方法、装置、终端设备及存储介质在审
| 申请号： | 202010996298.1 | 申请日： | 2020-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN112132277A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 孔令炜;王健宗;黄章成 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06F30/27;G06N20/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 肖遥 |
| 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： | 本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种联邦学习模型训练方法、装置、终端设备及存储介质，其中，通过对模型更新参数进行参数检测，以分别判断不同参与设备根据初始模型参数进行本地模型训练后得到的模型更新参数是否是虚假参数，并通过将参数检测合格的模型更新参数存储至区块链，防止了虚假参数在区块链中的存储，进而防止了参与设备对联邦学习模型的恶意攻击，提高了联邦学习模型训练的准确性和安全性，通过将联邦学习模型的初始模型参数和参数检测合格的模型更新参数存储至区块链，有效的防止了初始模型参数和参数检测合格的模型更新参数的数据篡改，进一步提高了联邦学习模型训练的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 终端设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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