[发明专利]全局模型的训练方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 202310118884.X | 申请日： | 2023-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN116361642A | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 霍炎;范新;高青鹤;荆涛;高勃;朱明皓;王晓轩;卢燕飞;周春月;王光宇 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/24;G06N3/0475;G06N3/098 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 金含 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种全局模型的训练方法、装置及电子设备，应用于联邦学习系统，所述联邦学习系统包括服务器和多个分布式设备，在所述服务器中部署全局模型，分别在每个分布式设备中部署局部模型，所述全局模型和每个局部模型均设置有特征提取器、鉴别器和分类器，所述特征提取器和所述鉴别器组成生成对抗网络；所述方法包括利用所述服务器对所述全局模型进行参数初始化；利用所述服务器和所述多个分布式设备对经过所述参数初始化的全局模型进行多轮迭代训练，直至所述全局模型满足收敛条件为止，得到训练完成的全局模型，解决了现有技术中联邦学习的不同分布式设备的数据具有异质性的技术问题，提升了联邦学习的性能目的。 | ||
| 搜索关键词： | 全局 模型 训练 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
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