[发明专利]一种基于联邦学习进行模型参数更新的方法、系统及装置有效
| 申请号： | 202011593534.1 | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112396191B | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 郑龙飞;陈超超;王力;张本宇 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06F17/16 |
| 代理公司： | 成都七星天知识产权代理有限公司 51253 | 代理人： | 袁春晓 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书涉及一种基于联邦学习进行模型参数更新的方法、系统及装置，能够用于数据隐私保护。所述方法由参与方中任一训练成员实现，包括对模型参数进行多轮更新，其中一轮迭代更新包括：获取与其他参与方具有相同结构的待训练模型，待训练模型包括多个网络层；基于持有的训练样本及样本标签进行训练，获得梯度矩阵；基于梯度矩阵更新一阶矩矩阵和二阶矩矩阵，其中，一阶矩矩阵和二阶矩矩阵分别包括与待训练模型网络层一一对应的多个层子矩阵；与服务器交互，逐层传输至少部分层子矩阵中的至少部分元素给所述服务器，以便服务器逐层更新模型参数；从所述服务器获取更新后的模型参数以将其作为待训练模型进行下一次训练，或者基于此确定最终模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 进行 模型 参数 更新 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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