[发明专利]基于演化计算的联邦学习方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202010567736.2 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111723948A | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 高大山;鞠策 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 晏波 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于演化计算的联邦学习方法、装置、中心服务器及可读存储介质，所述方法包括：获取各个参与方组的超参数，把超参数发送给所述各个参与方组的每一个参与方，以供各个参与方组中的参与方之间进行联邦学习，而后获取各个参与方组进行联邦学习训练得到的子目标模型，基于各个子目标模型的性能指标以及所述各个参与方组各自对应的超参数进行迭代演化计算，得到目标超参数，发送目标超参数至参与联邦学习的所述各个参与方，以供参与方基于目标超参数确定各自的初始模型参数，所述各个参与方基于初始模型参数进行联邦学习得到目标模型。通过演化计算提升了联邦学习中超参数优化效率，同时显著提升了联邦学习模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 演化 计算 联邦 学习方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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