[发明专利]基于联邦学习的参数处理方法、装置和系统有效
| 申请号： | 202010216295.1 | 申请日： | 2020-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN113449872B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 蒋精华;洪爵;徐坤 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/60;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 张娜;臧建明 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于联邦学习的参数处理方法、装置和系统，涉及大数据技术领域。具体实现方案为：分别确定第一电子设备相对于每个第二电子设备的掩码，其中，所述第一电子设备相对于任一第二电子设备的掩码，与所述第二电子设备相对于所述第一电子设备的掩码之间的和小于预设值；根据所述第一电子设备相对于每个第二电子设备的掩码，对梯度参数进行加密；将加密后的梯度参数发送给服务器，所述加密后的梯度参数用于指示所述服务器对联邦学习模型的全局模型参数进行更新。本申请实施例中不仅可以保护各电子设备的信息，而且可以保证联邦学习模型的可用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 参数 处理 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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