[发明专利]前后端分离的异步联邦学习方法、系统、装置及存储介质在审
| 申请号： | 202210373640.1 | 申请日： | 2022-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN114861931A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 郭子晗;由林麟;吴承瀚;林俊龙;李浩源;侯英威 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F9/50;G06F16/23;G06F16/27;G06F21/60 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 梁嘉琦 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种前后端分离的异步联邦学习方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：根据待训练服务，服务使用者向后端发送服务请求信息；后端接收到的服务请求信息推送给系统管理者；系统管理者设置待训练服务对应的待执行任务的全局训练策略，并将全局训练策略发送给后端，由后端开始待执行任务的异步联邦学习；后端向训练参与者发送训练通知；训练参与者训练本地模型，并将训练好的本地模型上传至后端；后端根据接收到的本地模型生成全局模型，并对全局模型进行评估；当评估通过，后端更新待训练服务的使用状态，并将更新后的使用状态返回服务使用者。本申请实施例提出的异步联邦学习系统的前后端相对独立且松耦合，能有效提高系统兼容性。 | ||
| 搜索关键词： | 后端 分离 异步 联邦 学习方法 系统 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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