[发明专利]一种基于联邦学习的模型训练方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 202110331713.6 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN112712182B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 李超;蓝利君;王翔;周义朋;吴迪;胡淼 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;G06F21/60;G06F21/62 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于联邦学习的模型训练方法，该方法应用于机器学习领域，本申请包括根据每个参与方节点的响应时间，对K个参与方节点进行聚类簇的划分处理，得到N个聚类簇；从N个聚类簇中选择目标聚类簇；从目标聚类簇中选择Ω个参与方节点；向Ω个参与方节点发送梯度更新请求，以使Ω个参与方节点根据梯度更新请求，对本地模型的第一本地模型梯度进行更新，以得到第二本地模型梯度；当接收到T个参与方节点发送的第二本地模型梯度时，根据T个第二本地模型梯度对联合模型进行模型训练。本申请实施例提供了装置及存储介质。本申请不仅可以降低服务器的总等待时间，而且可提升模型训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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