[发明专利]联邦机器学习的方法和服务器在审
| 申请号： | 201980102933.2 | 申请日： | 2019-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN114787832A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | P·克里希纳斯瓦米;L·阿南塔拉曼;F·古列特诺;何勉 | 申请（专利权）人： | 新加坡科技研究局 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N3/08;G06F16/50 |
| 代理公司： | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人： | 罗朗;王卫彬 |
| 地址： | 新加坡*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种使用至少一个处理器的联邦机器学习的方法，所述方法包括：将当前全局机器学习模型传输到复数个数据源中的每一个；分别从所述复数个数据源接收复数个训练更新，所述复数个训练更新中的每一个由相应的所述数据源响应于接收到的所述全局机器学习模型而生成；并且分别基于接收到的所述复数个训练更新以及与所述复数个数据源相关联的复数个数据质量参数来更新所述当前全局机器学习模型，以生成更新的全局机器学习模型。还提供了用于联邦机器学习的相应的服务器。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 机器 学习 方法 服务器 | ||
【主权项】：
暂无信息
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