[发明专利]基于演化计算的联邦学习方法、装置、中心服务器及介质在审
| 申请号： | 202010567740.9 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111709535A | 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、中心服务器及介质，所述方法包括：基于分组策略将参与联邦学习的各个参与方进行分组，获取超参数集，将超参数集中的各个超参数分别发送至不同分组中的参与方，以供不同分组中的参与方基于接收到的超参数进行联邦学习，得到各个分组各自对应的子目标模型，基于各个子目标模型的性能指标、分组策略以及超参数集进行迭代演化计算，得到目标超参数，最后发送目标超参数至参与联邦学习的各个参与方，以供参与方基于所述目标超参数确定各自的初始模型参数，各个参与方基于初始模型参数进行联邦学习得到目标模型。通过演化计算提升了联邦学习中超参数优化效率，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 中心 服务器 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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