[发明专利]模型训练方法、装置、设备、介质和程序产品在审
| 申请号： | 202310093404.9 | 申请日： | 2023-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN116187483A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 杜军;江炳青;王劲涛;张华蕾;夏照越;侯向往 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06F18/214;G06F18/21 |
| 代理公司： | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人： | 乔改利 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种模型训练方法、装置、设备、介质和程序产品。所述方法应用于联邦学习系统中，该联邦学习系统包括边缘服务器和与边缘服务器建立有通信连接的多个边缘设备，所述方法包括对部署于边缘服务器中的全局模型进行训练的过程中，首先，接收各边缘设备发送的用于表征边缘设备中部署的本地模型的梯度信息对全局模型训练的贡献程度的质量信息，然后，根据各边缘设备发送的质量信息从多个边缘设备中确定目标边缘设备，并指示目标边缘设备上传目标边缘设备部署的本地模型的梯度信息；最后，基于目标边缘设备上传的梯度信息对全局模型进行训练。采用本方法能够提高了全局模型训练的效率和准确性，性能更高。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 装置 设备 介质 程序 产品 | ||
【主权项】：
暂无信息
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