[发明专利]基于联邦学习的模型训练方法及系统、存储介质有效
| 申请号： | 202210939615.5 | 申请日： | 2022-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN115018019B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 谢翀;兰鹏;陈永红;赵豫陕 | 申请（专利权）人： | 深圳前海环融联易信息科技服务有限公司 |
| 主分类号： | H04L67/01 | 分类号： | H04L67/01;G06K9/62;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人： | 王妍 |
| 地址： | 518066 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于联邦学习的模型训练方法及系统、存储介质、计算机设备，该方法包括：服务器在客户端集合中采样多个本轮客户端，将本轮初始模型参数发送至本轮客户端中，本轮客户端按本轮初始模型参数配置本地模型后进行模型训练，得到训练后的本轮目标模型参数，并将本轮目标模型参数返回至服务器中；服务器对多个本轮客户端各自返回的本轮目标模型参数进行参数聚合，得到本轮聚合参数；当本轮聚合参数未达到服务器的采样条件时，将本轮聚合参数作为下轮初始模型参数；当本轮聚合参数达到服务器的采样条件时，将本轮聚合参数发送至客户端集合内的每个客户端中，每个客户端按本轮聚合参数配置本地模型后进行最后一轮模型训练。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 模型 训练 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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