[发明专利]基于联邦学习的模型训练方法、装置和电子设备在审
申请号: | 202210506266.8 | 申请日: | 2022-05-11 |
公开(公告)号: | CN114638377A | 公开(公告)日: | 2022-06-17 |
发明(设计)人: | 陈立峰;李腾飞;卞阳;张翔 | 申请(专利权)人: | 富算科技(上海)有限公司 |
主分类号: | G06N20/20 | 分类号: | G06N20/20;G06N3/08 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 蒋姗 |
地址: | 200135 上海市浦东新区中国(*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本申请提供了一种基于联邦学习的模型训练方法、装置和电子设备,其中,该方法包括:使用第一密钥对外部中间数据和本地特征数据进行处理,以得到初始密态数据,该第一密钥从中央节点中获取,该外部中间数据从其它训练节点中获取;将该初始密态差值发送给中央节点,并接收该中央节点发送的筛选后的索引,该初始密态数据用于确定出该筛选后的索引;根据该筛选后的索引和该初始密态数据,确定出更新密态差值;使用该更新密态差值和该更新密态差值对应的训练子集,确定出密态梯度值;将该密态梯度值发送给中央节点,并接收该中央节点发送的目标梯度值;使用该目标梯度值对当前模型进行更新。 | ||
搜索关键词: | 基于 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】:
暂无信息
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