[发明专利]面向样本不均衡场景下的联邦学习优化方法、装置及系统在审
| 申请号： | 202211357345.3 | 申请日： | 2022-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN115906153A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 肖文杰;汤学海;董扬琛;赵序光;冯远航;张潇丹;韩冀中;虎嵩林 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F18/241;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 陈艳 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种面向样本不均衡场景下的联邦学习优化方法、装置及系统。所述方法包括：获取各参与者的本地训练样本集中的样本数量；生成业务初始模型；基于各参与者的本地训练样本集对所述业务初始模型进行联合学习训练，得到一全局模型；将所述全局模型分发各参与者，以使所述样本数量不小于一阈值的参与者将所述全局模型作为最终模型，以及所述样本数量小于所述阈值的参与者基于本地数据对所述全局模型进行迭代优化，并将训练后的模型作为最终模型。本发明更好的实现了参与者在样本不均衡场景下的数据安全共享和高效合作建模。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 样本 均衡 场景 联邦 学习 优化 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院信息工程研究所，未经中国科学院信息工程研究所许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202211357345.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
