[发明专利]基于贝叶斯优化的联邦学习超参数选择系统及方法有效
| 申请号： | 202110957008.7 | 申请日： | 2021-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN113609785B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 顾见军;邓旭宏 | 申请（专利权）人： | 成都数融科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F18/214;G06F18/2415;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都熠邦鼎立专利代理有限公司 51263 | 代理人： | 王国尧 |
| 地址： | 610000 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于贝叶斯优化的联邦学习超参数选择系统及方法，该系统应用于中心节点和多个数据拥有方的参与节点，包括配置策略模块和贝叶斯超参数选择模块；其中，配置策略模块负责配置联邦模型和贝叶斯超参数选择策略；贝叶斯超参数选择模块，用于完成超参数的选择；该联邦学习超参数选择方法包括以下步骤：多个参与节点准备好本地交叉训练和交叉预测模块，分别启动服务并监听等待中心节点的调度；中心节点根据业务配置联邦模型和贝叶斯超参数选择策略；中心节点启用贝叶斯超参数选择模块，多次基于不同超参数组合，调度联邦学习的交叉训练和交叉预测过程，选择性能最优的超参数组合。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 优化 联邦 学习 参数 选择 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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