[发明专利]面向大规模联邦学习的任务编排方法、装置、设备和介质在审
| 申请号： | 202210623174.8 | 申请日： | 2022-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN115016911A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 李云波;张琛;万化;李健;李洁 | 申请（专利权）人： | 上海浦东发展银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06F9/54;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 黄立伟 |
| 地址： | 200000 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种面向大规模联邦学习的任务编排方法、装置、设备和介质，其中，方法包括：确定参与当前轮次的模型训练的目标终端；根据请求反馈信息中的各项模型训练条件属性参数，对目标终端进行终端分类，得到第一类目标终端和第二类目标终端；将待训练模型的全部学习任务分发至各第一类目标终端，并将待训练模型中预设部分学习任务下发至各第二类目标终端，并依次配合第二类目标终端中各终端执行当前轮次的模型训练的学习任务。本发明实施例的技术方案解决了联邦学习过程中部分终端无法在规定时间内完成学习任务，学习效率低的问题，使参与联邦学习的各个终端能在预设时间内完成当前轮次模型训练，提升模型训练的效率和模型精度。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 大规模 联邦 学习 任务 编排 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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