[发明专利]基于联邦学习的模型训练方法、系统、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202110945152.9 | 申请日： | 2021-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN113469373B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 杨雷;李亚玲;梁原;李丽平 | 申请（专利权）人： | 北京神州新桥科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F9/50 |
| 代理公司： | 北京智信四方知识产权代理有限公司 11519 | 代理人： | 黄健 |
| 地址： | 100089 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本公开实施例公开了一种基于联邦学习的模型训练方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：集群内各节点设备基于参数服务器下发的初始参数和本地数据集进行模型训练，并将各自的模型参数利用差分隐私算法添加噪声后发送至集群内指定节点设备；各集群内指定节点设备利用软聚类压缩算法处理接收到的模型参数，生成聚类后的簇心值，并将所述簇心值发送至所述参数服务器，以使所述参数服务器利用同样的所述软聚类算法聚合得到更新后的簇心值。上述技术方案减少了与参数服务器通信的设备数量，另一方面，上传的模型参数是经过软聚类压缩算法生成的簇心值，大大降低了上传的模型参数数量，从而极大地降低了联邦学习系统中通信流量的消耗，节省了资源。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 模型 训练 方法 系统 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京神州新桥科技有限公司，未经北京神州新桥科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110945152.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
