[发明专利]基于联邦学习的模型训练方法、装置及相关设备在审
| 申请号： | 202111136508.0 | 申请日： | 2021-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN113837397A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 黄晨宇;王健宗 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;G06F21/62 |
| 代理公司： | 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 | 代理人： | 杨毅玲;陈海云 |
| 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： | 本申请涉及数据处理技术，提供一种基于联邦学习的模型训练方法、装置、计算机设备与存储介质，包括：发送初始权值至目标参与节点，计算第一时长；接收第一本地模型权值，处理第一本地模型权值，得到第二权值，并更新待训练模型，判断模型是否收敛；当结果为否时，计算发送第一本地模型权值的第二时长；根据第一时长与第二时长确定目标网络信息；更新量化精度与模型更新频率；接收第二本地模型权值，处理第二本地模型权值，得到第三权值，并更新待训练模型，判断模型是否收敛；当结果为是时，确定模型训练完成。本申请能够提高模型训练的效率，促进智慧城市的快速发展。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 相关 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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