[发明专利]基于演化计算的联邦学习方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202010567731.X | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111709534A | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）人： | 高大山;鞠策 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 晏波 |
| 地址： | 518000 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： | 本发明公开了一种基于演化计算的联邦学习方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：在超参数集中确定所述第一设备对应的第一分组的超参数，以供第一分组中的设备基于第一分组的超参数进行联邦学习，得到第一分组对应的第一子目标模型，接收多个第二设备发送的第二子目标模型的性能指标，基于第一子目标模型的性能指标、所述多个第二子目标模型的性能指标以及超参数集进行迭代演化计算，得到目标超参数，第一设备和多个第二设备基于目标超参数确定各自的初始模型参数，第一设备和多个第二设备基于各自的初始模型参数进行联邦学习得到目标模型。在提升联邦学习中超参数优化效率的同时，显著提升了联邦学习模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 演化 计算 联邦 学习方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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