[发明专利]联邦学习模型训练方法和装置、电子设备、介质和产品有效
| 申请号： | 202011487362.X | 申请日： | 2020-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN112598127B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 蒋精华;洪爵;何恺;杨青友 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/098 | 分类号： | G06N3/098;G06N3/08;G06N3/084;G06N3/082;G06N3/045 |
| 代理公司： | 北京市汉坤律师事务所 11602 | 代理人： | 姜浩然;吴丽丽 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种联邦学习模型训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、云计算领域。实现方案为：初始化梯度伸缩因子和该梯度伸缩因子的倒数；在联邦学习的至少一个神经网络模型反向传播开始之前，将反向传播的梯度值乘以该梯度伸缩因子以进行反向传播；以及在使用优化器将梯度值更新到神经网络模型对应的参数之前，将该梯度值乘以该梯度伸缩因子的倒数。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 电子设备 介质 产品 | ||
【主权项】：
暂无信息
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