[发明专利]一种联邦学习模型训练方法、装置及联邦学习系统有效
| 申请号： | 202011473442.X | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112232528B | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 曾令仿;银燕龙;何水兵;毛旷;杨弢;任祖杰;陈刚 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06F21/60 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 应孔月 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦学习模型训练方法、装置及联邦学习系统，边缘计算服务器和端设备接收云端联邦学习子系统形成的全局机器学习模型信息；一个边缘计算服务器与一个以上的端设备利用网络局部性的优势形成区域，端设备依靠本地数据并采用截断的方式完成模型本地训练，边缘计算服务器负责所辖区域内端设备的多轮更新并向云端联邦学习子系统发送更新后的模型信息；边缘计算服务器也采用截断的方式完成模型本地训练，云端联邦学习子系统负责多个边缘计算服务器的梯度更新；在训练到达收敛期，分别对边缘计算服务器所辖区域内端设备和云端联邦学习子系统负责的多个边缘计算服务器实施截断节点的补偿，形成全局机器学习模型信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
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