[发明专利]联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品在审
| 申请号： | 202110443709.9 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113095512A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 黄安埠 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 张志江 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品，所述联邦学习建模优化方法应用于协调方设备，所述联邦学习建模优化方法包括：接收各参与方设备迭代训练本地预测模型生成的本地模型参数；基于对各所述参与方设备发送的训练特征表征进行聚类生成的各特征表征聚类簇，对各所述本地模型参数进行分聚类簇聚合，获得各所述特征表征聚类簇对应的聚合模型参数；将各所述聚合模型参数分别反馈至对应的参与方设备，以供所述参与方设备依据所述聚合模型参数，优化所述本地预测模型，获得联邦预测模型。本申请解决了联邦学习时计算效率低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 建模 优化 方法 设备 介质 计算机 程序 产品 | ||
【主权项】：
暂无信息
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