[发明专利]基于神经网络的联邦模型的训练方法、装置及计算机设备有效
| 申请号： | 202110453299.6 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113159289B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 王健宗;李泽远 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0442 | 分类号： | G06N3/0442;G06N3/084;G06N20/20 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人： | 涂年影 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的联邦模型的训练方法、装置及计算机设备，该方法包括：接收对预置的联邦模型进行迭代训练的训练请求以获取联邦模型的每个参与方向联邦模型发送的历史梯度信息；根据预置的LSTM模型对历史梯度信息进行筛选，得到当前时刻需对联邦模型进行迭代更新的多个参与方；接收多个参与方中每个参与方的本地数据训练相应的本地模型后生成的梯度信息以对联邦模型进行更新。本发明基于神经网络技术，通过采用长短期记忆人工神经网络从联邦模型的所有参与方中获取每轮迭代过程中所需要参与迭代训练的参与方，不仅降低了参与方的计算成本与网络通信传输成本，而且加快了联邦模型训练速度，同时提高了联邦模型的训练精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 联邦 模型 训练 方法 装置 计算机 设备 | ||
【主权项】：
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