[发明专利]联邦学习模型训练方法、客户端、服务器及存储介质在审
| 申请号： | 202110391127.0 | 申请日： | 2021-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN113298229A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 夏伯谦;钟南昌 | 申请（专利权）人： | 云从科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙) 11482 | 代理人： | 宋宝库;郭婷 |
| 地址： | 511457 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能算法技术领域，具体提供一种基于知识蒸馏的联邦学习模型训练方法，包括：接收来自服务器的用于模型训练的控制参数；根据控制参数以及本地数据样本对初始的第一神经网络模型进行训练，得到第一模型参数；将第一模型参数发送至服务器；接收来自服务器的第二神经网络模型的第二模型参数；利用知识蒸馏方法使第一神经网络模型学习到第二神经网络模型的知识，训练得到更新的第一神经网络模型。使用本发明的方法通过构建联邦学习系统有效解决目前存在的数据孤岛问题，同时在联邦学习框架系统中增加知识蒸馏模块，使得算法模型可以同时在所有训练数据的知识基础上进行训练优化，进一步提升联邦学习框架系统的训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 模型 训练 方法 客户端 服务器 存储 介质 | ||
【主权项】：
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