[发明专利]一种联邦学习方法、装置及系统在审
| 申请号： | 202110573525.4 | 申请日： | 2021-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN113469367A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 李银川;邵云峰;钱莉 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F30/27;G06F111/04 |
| 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： | 聂秀娜 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请提供一种联邦学习方法、装置及系统，用于在进行联邦学习的过程中，服务器对接收到的模型进行再次训练，实现一定程度的去个性化处理，以得到输出精度更高的模型。该方法包括：首先，第一服务器接收至少一个下游设备发送的至少一个第一模型的信息，该至少一个下游设备可以包括接入第一服务器的其他服务器或者客户端等；第一服务器对至少一个第一模型进行训练，以得到训练后的至少一个第一模型；随后，第一服务器对训练后的至少一个第一模型进行聚合，并使用聚合结果更新本地存储的第二模型，以得到更新后的第二模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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