[发明专利]联邦学习模型的更新方法、装置、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 202011640520.0 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112732297B | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 朱星华;王健宗 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F8/65 | 分类号： | G06F8/65;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 | 代理人： | 高杰;于志光 |
| 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： | 本发明涉及智能决策技术，揭露了一种联邦学习模型的更新方法，包括：服务器端接收参与联邦学习的目标客户端发送的数据移除请求，在根据数据移除请求进行数据移除之后，向目标客户端以及参与联邦学习的其他客户端发送数据移除消息，根据预设的梯度公式计算移除数据的梯度参数，其他客户端根据预设的矩阵公式计算得到黑塞矩阵根据所述梯度参数、所述黑塞矩阵和预设的模型参数公式更新联邦学习模型的参数此外，本发明还涉及区块链技术，所述梯度参数可存储于区块链的节点。本发明还提出一种联邦学习模型的更新装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决联邦学习模型的更新效率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 模型 更新 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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