[发明专利]基于异构模型的联邦学习方法、装置及介质有效
| 申请号： | 202110318174.2 | 申请日： | 2021-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN113033819B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 曹佳炯;丁菁汀 | 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;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京君慧知识产权代理事务所(普通合伙) 11716 | 代理人： | 吴绍群 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书实施例公开了基于异构模型的联邦学习方法、装置及设备，方法包括：获取客户端上多个目标模型的特征；根据多个目标模型的特征，对多个目标模型聚类得到目标模型组，并确定目标模型组对应的代表模型；确定根据目标模型的层结构训练得到的代表模型的跨模型梯度预测模型；根据训练数据确定代表模型的梯度，以便根据代表模型的跨模型梯度预测模型，将代表模型的梯度转换为目标梯度，用于在客户端上更新目标模型组中的目标模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模型 联邦 学习方法 装置 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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