[发明专利]一种基于终端设备的联邦学习训练平台及方法在审
| 申请号： | 202110609359.9 | 申请日： | 2021-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN113255932A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 马睿;黄明飞;梁维斌 | 申请（专利权）人： | 开放智能机器（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N5/04;G06F21/62 |
| 代理公司： | 上海申新律师事务所 31272 | 代理人： | 党蕾 |
| 地址： | 200233 上海市徐汇区*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于终端设备的联邦学习训练平台及方法，属于人工智能领域，包括：至少一个终端设备，用于接收一初始模型，每一终端设备分别包括数据采集模块、数据处理模块、训练模块；云平台连接至少一个终端设备，云平台包括下发模块、接收模块、模型聚合模块，模型聚合模块用于对各终端设备的模型参数进行聚合得到共享模型；终端设备还包括：模型推理加速模块，连接模型聚合模块，用于基于AI端侧推理框架对共享模型进行推理加速。本发明的有益效果在于：基于联邦学习策略，各终端设备不用给己方数据也可协作进行模型训练，避免数据隐私泄露的问题，同时基于AI端侧推理框架对模型推理加速，识别速度和精度提高，识别范围更广。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 终端设备 联邦 学习 训练 平台 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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