[发明专利]基于联邦学习的贡献计算方法以及相关设备在审
| 申请号： | 202210509693.1 | 申请日： | 2022-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN114997411A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 罗冰;李子琪;黄建伟 | 申请（专利权）人： | 深圳市人工智能与机器人研究院 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王学强 |
| 地址： | 518129 广东省深圳市龙岗区坂*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请实施例公开了基于联邦学习的贡献计算方法以及相关设备，用于公平准确衡量不同参与方在目标模型的联邦学习的贡献值以及根据贡献值分配不同参与方在目标模型的联邦学习的利润。本申请实施例方法包括：获取目标模型的联邦学习中多个参与方设备的目标夏普利值，所述目标夏普利值基于每个所述参与方设备在所述联邦学习中所参与的轮次计算得到；根据每个所述参与方设备的目标夏普利值计算任意参与方设备在所述联邦学习的贡献值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 贡献 计算方法 以及 相关 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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