[发明专利]基于联邦学习的模型训练方法及装置、设备、存储介质有效
| 申请号： | 202110816401.4 | 申请日： | 2021-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN113537518B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 张伟哲;卢仁浩;张剑楠;方滨兴 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学;鹏城实验室 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06Q30/08 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 魏润洁 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的模型训练方法及装置、设备、存储介质。本发明通过服务端发送广播训练请求至每一客户端设备，每一客户端设备根据接收到的广播训练请求和竞价策略确定各自客户端设备的出价，并分别发送各自客户端设备的出价至服务端；然后服务端根据接收到的每一客户端设备的出价，选取预设数量的目标客户端设备，并发送目标客户端设备的标识和第一全局模型至每一客户端设备；进而若客户端设备的标识和目标客户端设备的标识匹配，则该客户端设备作为目标客户端设备，并由目标客户端设备根据其本地样本数据集对第一全局模型进行训练；解决了现有技术中基于联邦学习的模型训练效率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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