[发明专利]联邦学习模型训练方法、装置、非易失性存储介质及电子设备在审
| 申请号： | 202310912918.2 | 申请日： | 2023-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN116720592A | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 张诗杭;张妍;王迪;赵建英;贾迪楠 | 申请（专利权）人： | 中国电信股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F18/2433 |
| 代理公司： | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人： | 路秀丽 |
| 地址： | 100033*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请公开了一种联邦学习模型训练方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。其中，该方法包括：确定全局模型和各个第一节点对应的本地模型，其中，本地模型存储在对应的第一节点；通过各个第一节点对全局模型和本地模型进行多轮次训练，其中，在每一训练轮次中，第一节点均会采用第一节点对应的数据对全局模型进行训练，并在对全局模型训练完成后，对本地模型进行训练；获取进行多轮次训练后得到的目标全局模型和各个第一节点对应的目标本地模型。本申请解决了相关技术中的多任务联邦学习模型在训练过程中存在客户端不平等、计算冗余的问题导致的训练完成后的部分本地节点中的模型性能达不到用户需求，且训练过程占用计算资源过多的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 非易失性 存储 介质 电子设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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