[发明专利]一种基于汽车用户数据的联邦学习方法及系统在审
| 申请号： | 202110922324.0 | 申请日： | 2021-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN113642737A | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 王晓虎;陈浩楠;黄泊源;汪哲逸;刘向阳 | 申请（专利权）人： | 广域铭岛数字科技有限公司;浙江吉利控股集团有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F16/9535;G06Q30/02;G06F21/62 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 李铁 |
| 地址： | 401123 重庆市渝*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明适用于联邦学习技术领域，提供了一种基于汽车用户数据的联邦学习方法及系统，其中，所述方法包括：根据发起方的预设任务构建初始模型，将初始模型上传至中心服务器，各参与方接收中心服务器所下发的初始模型；获取各成员方的汽车用户数据，采用汽车用户数据在本地训练各成员方的初始模型，获取各成员方的模型参数，成员方包括发起方和参与方；获取各成员方的模型参数权重，根据成员方的模型参数和模型参数权重获取聚合模型参数；根据聚合模型参数对中心服务器的模型参数进行更新，并根据中心服务器更新后的模型参数更新各成员方的模型参数；解决了现有技术中联邦学习模型参数的聚合方式不合理的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 汽车 用户 数据 联邦 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
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