[发明专利]联邦神经网络模型的训练方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202011167325.0 | 申请日： | 2020-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN112149171B | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 程勇;薛焕然;符芳诚;陶阳宇 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06N3/04;G06N5/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 赵翠萍;张颖玲 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种联邦神经网络模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域和云技术领域。方法包括：将样本数据输入至联邦神经网络模型中，以通过第一下层模型对所述样本数据进行处理，得到下层模型输出值；将下层模型输出值、第一参与方生成的交互层模型参数、和基于RIAC加密方式对交互层模型参数进行加密后所得到的加密模型参数，分别输入至交互层，得到交互层的输出向量；将输出向量输入至所述上层模型中，得到联邦神经网络模型的输出值；将输出值输入至预设损失函数中，得到损失结果；根据损失结果对联邦神经网络模型进行反向传播处理。通过本申请实施例，能够极大的降低计算复杂度，减小计算量，降低耗时。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 神经网络 模型 训练 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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