[发明专利]一种基于联邦学习方式训练神经网络模型的方法及系统有效
| 申请号： | 202110249146.X | 申请日： | 2021-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN112929223B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 徐梦炜;袁进良;周傲;马骁;王尚广 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L41/12 | 分类号： | H04L41/12;H04L41/14;H04L67/10;H04L67/104;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人： | 牛峥;王丽琴 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于联邦学习方式训练神经网络模型的方法及系统，本发明实施例在训练神经网络模型时，云服务器选取广域网内已有的至少一个局域网，云服务器将当前神经网络模型发送给所述局域网，由所述局域网在局域网内对该神经网络模型进行多个本地参与设备的联邦学习，并聚合为所述局域网改进的神经网络模型后，提供给云服务器；云服务器将接收到的局域网改进的神经网络模型进行聚合后，得到全局改进的该神经网络模型。这样，本发明实施例就可以在减少跨广域网通信量的前提下，实现基于联邦学习方式训练神经网络模型，提高训练速度及节省成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 方式 训练 神经网络 模型 方法 系统 | ||
【主权项】：
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