[发明专利]一种基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202210433630.2 | 申请日： | 2022-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN114817958A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 王小伟;张旭;吴睿振;孙华锦;王凛 | 申请（专利权）人： | 山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62;G06N20/00;H04L9/40 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 杨帆;张元 |
| 地址： | 250000 山东省济南市中国（山东）自由贸*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备及介质。该方法包括：建立全局参数模型并将全局参数模型发送给参与模型训练的各个客户端将参与模型训练的客户端划分成多个组；在客户端进行训练并将训练时使用的数据个数发送给服务器；基于数据个数计算每个客户端的加权系数并发送给客户端；使用预设加密算法对乘以加权系数后的梯度数据进行加密；基于预设算法整合同一组内各个客户端的加密数据以生成整合结果后发送给服务器；对各个组的整合结果使用预设解密算法进行解密后再求和以得到梯度加权平均值用以更新权重参数并发送给各客户端再次进行训练直至全局参数模型收敛。本发明的方案使服务器不能获取到用户模型参数保证数据安全。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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