[发明专利]基于联邦学习的模型更新方法、信息发送方法及设备在审
| 申请号： | 202011121251.7 | 申请日： | 2020-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN114386613A | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 于路;信伦 | 申请（专利权）人： | 中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人： | 许静;胡影 |
| 地址： | 100053 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于联邦学习的模型更新方法、信息发送方法及设备，属于大数据分析技术领域，其中基于联邦学习的模型更新方法包括：获取至少两个目标终端发送的第一模型参数，并获取所述至少两个目标终端的训练数据的质量评估结果，所述第一模型参数是所述目标终端基于所述训练数据对目标联邦学习模型进行模型更新得到的更新后的模型参数；根据所述至少两个目标终端的训练数据的质量评估结果，对所述第一模型参数进行加权求和，得到第二模型参数；根据所述第二模型参数，对所述目标联邦学习模型进行模型更新。本发明可以提高模型质量和建模效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 模型 更新 方法 信息 发送 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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