[发明专利]基于联邦学习的样本选择方法、系统、电子设备及介质在审
| 申请号： | 202310507592.5 | 申请日： | 2023-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN116468130A | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 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;G06F18/214 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 廖慧贤 |
| 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： | 本申请实施例提供了一种基于联邦学习的样本选择方法、系统、电子设备及介质，属于人工智能技术领域。方法应用于参加联邦学习的服务器，服务器与多个子设备通信连接，方法包括：获取训练任务样本，其中，训练任务样本包括样本子集；基于预设的联邦学习算法将训练任务样本发送至每个子设备进行局部更新，得到局部损失函数；基于预设的梯度下降算法对局部损失函数进行计算，得到预测损失函数；根据样本子集对预测损失函数进行迭代，得到联邦学习的模型参数；根据模型参数对所述样本子集进行选择，得到目标样本。本申请实施例能够通过动态选择参与训练的数据样本，降低联邦学习中的数据不均衡情况。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 样本 选择 方法 系统 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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