[发明专利]图神经网络训练方法、系统、计算机设备及存储介质有效
| 申请号： | 202110602892.2 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113222143B | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 李登昊;王健宗;黄章成 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/098 | 分类号： | G06N3/098;G06F16/2455;G06F21/62 |
| 代理公司： | 深圳国新南方知识产权代理有限公司 44374 | 代理人： | 周雷 |
| 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： | 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种图神经网络训练方法、系统、计算设备及存储介质。该图神经网络训练方法应用在图神经网络训练系统中,包括多个用户端以及一个训练端；图神经网络训练方法包括：训练端初始化图神经网络的网络参数；用户端根据网络参数和预先构建的本地子图训练本地的图神经网络，得到真实梯度；用户端生成非目标特征的随机伪梯度，并将随机伪梯度与真实梯度作为用户端对应的局部梯度发送至训练端；训练端对接收到的各用户端发送的局部梯度进行梯度聚合，得到聚合梯度，并将聚合梯度分发至对应的用户端，以使各用户端根据聚合梯度更新本地的图神经网络。该图神经网络训练方法可有保证用户个人隐私的安全性问题。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 训练 方法 系统 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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