[发明专利]基于联邦学习的模型训练方法、装置、系统、设备和介质在审
| 申请号： | 202110799024.8 | 申请日： | 2021-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN113537513A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 诸葛慧玲;张成龙;孙明;贾淇超;李晓璐 | 申请（专利权）人： | 青岛海尔工业智能研究院有限公司;海尔卡奥斯物联生态科技有限公司;海尔数字科技（青岛）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 康亚健 |
| 地址： | 266510 山东省青岛市黄岛*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及一种基于联邦学习的模型训练方法、装置、系统、设备和介质，具体涉及人工智能/机器学习技术领域，方法包括：基于本地数据对本地模型进行训练，将训练后的本地模型算法参数发送给公有云端服务器，以使所述公有云端服务器验证是否需要采用所接收的所述算法参数更新联合模型算法参数；接收所述公有云端服务器推送的更新后的联合模型算法参数；若验证需要采用所接收的所述联合模型算法参数更新本地模型，则将本地模型算法参数更新为所接收的联合模型算法参数。本发明实施例的技术方案能够在保证工业数据安全的同时，保证了模型训练的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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