[发明专利]联邦学习模型的生成方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 202110740170.3 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113435608A | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 李泽远;王健宗 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 黄章辉 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦学习模型的生成方法，应用于数据处理技术领域。本发明提供的方法包括：接收客户端的模型训练请求，从所述模型训练请求中获取模型任务图和任务信息，对所述模型任务图进行解析，得到至少两个任务组件以及所述任务组件之间的连接关系；判断任意两个具有连接关系的所述任务组件之间的逻辑关系，得到逻辑结果，基于每个所述逻辑结果，构建模型训练任务；基于所述任务信息，执行所述模型训练任务，得到联邦学习模型；将所述联邦学习模型保存至所述客户端的本地目录，供所述客户端应用所述联邦学习模型。本发明用于提高医疗机构生成联邦学习模型的效率，降低医疗机构进行联邦学习应用的开发复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 模型 生成 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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