[发明专利]基于联邦学习的模型训练系统、方法、装置和计算机设备在审

专利信息
申请号: 202110897078.8 申请日: 2021-08-05
公开(公告)号: CN113537495A 公开(公告)日: 2021-10-22
发明(设计)人: 郑楷洪;李鹏;周尚礼;李胜;曾璐琨;龚起航 申请(专利权)人: 南方电网数字电网研究院有限公司
主分类号: G06N3/08 分类号: G06N3/08
代理公司: 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 代理人: 蔡抒枫
地址: 510700 广东省广州市黄*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 本申请涉及一种基于联邦学习的模型训练系统、方法、装置、计算机设备和存储介质,包括:模型训练节点,用于根据预设参数构建得到神经网络模型,对神经网络模型进行训练,得到训练完成的神经网络模型;参数传输节点,用于获取各个训练完成的神经网络模型的模型参数,根据模型参数生成哈希值,并将哈希值返回至模型训练节点;参数存储节点,用于从多个模型训练节点获取包含有哈希值的模型参数,根据多个包含有哈希值的模型参数对预设参数进行更新,得到更新后的预设参数;将更新后的预设参数通过参数传输节点,发送到各个模型训练节点,以对神经网络模型进行再次训练。本申请提高了基于联邦学习的模型训练效率。
搜索关键词: 基于 联邦 学习 模型 训练 系统 方法 装置 计算机 设备
【主权项】:
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