[发明专利]一种基于联邦学习进行模型参数更新的方法及系统有效
| 申请号： | 202011044286.5 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN111931950B | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 郑龙飞;王莹桂;陈超超;王力;周俊;刘健;郭明宇 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 成都七星天知识产权代理有限公司 51253 | 代理人： | 袁春晓 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书一个或多个实施例涉及一种基于联邦学习进行模型参数更新的方法及系统，可用于机器学习过程中的隐私数据保护，所述方法由参与方中的任一训练成员实现；其包括：获取具有与其他参与方相同结构的待训练初始模型；进行多次模型参数迭代更新，每次迭代包括：基于自身持有的训练样本进行模型训练，获得当前次迭代对应的模型数据矩阵；确定当前次迭代对应的传输比例，所述传输比例与迭代次数负相关；基于所述传输比例从所述模型数据矩阵中提取部分参数元素；基于所述部分参数元素生成参数传输矩阵；将所述参数传输矩阵上传给所述服务器；从所述服务器获取更新后的模型参数以基于此进行下一次迭代，或者基于此确定最终模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 进行 模型 参数 更新 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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