[发明专利]一种联邦学习模型优化方法及装置在审
| 申请号： | 202110362763.0 | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN113112026A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 李明春;丁晓强;单洪政;徐震南;李如辉 | 申请（专利权）人： | 佳讯飞鸿（北京）智能科技研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京汲智翼成知识产权代理事务所(普通合伙) 11381 | 代理人： | 陈曦;任佳 |
| 地址： | 100044 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦学习模型优化方法及装置。该方法包括：将各个数据终端的本地模型依次分别与由联邦学习模型参数得到的第一模型进行模型融合，生成相应的初始融合模型，并根据模型融合中得到的每个初始融合模型的模型性能测试结果，确定每个初始融合模型分别对于各个数据终端的权重值后，进行综合处理，得到各个初始融合模型的综合权重值后进行排序，将设定数量的排序在前的初始融合模型在主服务端进行模型融合，得到更新后的联邦学习模型，实现在联邦学习训练过程中，使得各个数据终端的本地模型减少对用户数据的访问，同时有效、快速的建立联邦学习模型，进而有利于保护用户隐私数据的安全。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 模型 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
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