[发明专利]一种基于分布式数据的模型训练方法及系统有效
| 申请号： | 202010586338.5 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111475853B | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 于亭义;傅欣艺 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 周嗣勇 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书公开了一种基于分布式数据的模型训练方法及系统。所述方法应用于包括至少3个终端的系统；终端被划分为至少3个终端集群，针对每个集群，将该集群中任一终端确定为集群中心；所述方法包括，通过以下步骤完成模型训练的每轮迭代：针对每个集群中心，确定本轮迭代的至少一个目标集群中心；其中，每轮迭代所确定的目标集群中心具有随机性；每个集群中心获得本集群当前的综合模型脱敏特征，并将该综合模型脱敏特征发送到目标集群中心；每个集群中心根据本集群的综合模型脱敏特征、以及接收到的其他集群的综合模型脱敏特征，对本集群中每个终端的模型进行更新。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分布式 数据 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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