[发明专利]基于人工智能的模型训练方法、系统、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202210702558.9 | 申请日： | 2022-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN114781653A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 李泽远;王健宗 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;H04L67/01 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 张美君 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能领域，公开了基于人工智能的模型训练方法、装置、设备及存储介质，方法包括：客户端更新服务器的全局模型得到客户端更新模型，并将模型更新时间和模型上传请求发送至服务器；服务器基于余弦退火算法确定聚合等待时长，将在聚合等待时长内接收到的模型上传请求所对应的客户端记录为目标客户端，再聚合接收到的目标客户端的客户端更新模型得到新的全局模型，在全局模型未满足收敛条件继续迭代更新，直至满足收敛条件时将满足收敛条件的全局模型输出为目标模型；本发明在保证全局模型的梯度可以有幅度地更新基础上，可以减少每轮训练时的模型传输量，从而减少传输模型更新的通信成本，提高了模型训练的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 模型 训练 方法 系统 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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