[发明专利]基于联邦学习的模型训练方法、装置和电子设备有效
| 申请号： | 202110306735.7 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN113052323B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 郑龙飞;陈超超;王莹桂;王力 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/126;G06N3/086;G06N3/098;G06N5/01;G06N7/01 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 徐焕;周达 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例公开了一种基于联邦学习的模型训练方法、装置和电子设备。所述方法包括：利用以下步骤进行迭代处理，直至满足迭代结束条件：接收多个参与方上传的第一模型参数信息及其对应的模型性能；以接收的第一模型参数信息为初始种群中的个体，以接收的模型性能为初始种群中个体的适应度，根据适应度，对所述初始种群中的个体进行遗传操作，得到优化种群；其中，所述优化种群中的个体用于表示第二模型参数信息；向多个参与方发送第二模型参数信息。本说明书实施例可以提高模型训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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