[发明专利]一种联邦学习模型训练方法及系统有效
| 申请号： | 202110020651.7 | 申请日： | 2021-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN112383396B | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 邵俊;向爱平;洪城 | 申请（专利权）人： | 索信达（北京）数据技术有限公司;深圳索信达数据技术有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/08 | 分类号： | H04L9/08;H04L9/00;H04L9/30;H04L29/06;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市隆安律师事务所 11323 | 代理人： | 杨云 |
| 地址： | 100045 北京市西城区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦学习模型训练方法及系统，其中方法包括：中央服务器将初始参数发送至各个节点设备；各个节点设备基于初始参数和本地数据集进行模型训练，并获得梯度值；中央服务器生成密钥对，并将公钥发送给各个节点设备；各节点设备采用所述公钥对梯度值进行加密，获得加密梯度；各节点设备通过点对点方式计算加密梯度和，并将加密梯度和发送至中央服务器；中央服务器通过私钥对所述加密梯度和进行解密，获得梯度和，并发送至各个节点设备；节点设备基于所述梯度和更新模型的参数，根据更新的参数以及本地数据集进行下一轮模型训练，直到满足训练停止条件，该方法能够保证所有参与方的隐私数据以及保证了模型训练的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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