[发明专利]一种去中心化的终端节点网络模型训练方法及系统有效
| 申请号： | 202210154923.7 | 申请日： | 2022-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN114519306B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 郁磊 | 申请（专利权）人： | 山西大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 杜阳阳 |
| 地址： | 030006 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种去中心化的终端节点网络模型训练方法及系统，涉及数据隐私技术领域，各终端节点根据自身本地数据集对各自的本地网络模型进行训练；任一终端节点与其余终端节点进行通信，以获取其余终端节点的共享层参数；根据所述其余终端节点的共享层参数，所述任一终端节点更新自身的共享层参数，并广播自身更新后的共享层参数。本发明通过去中心化改进了传统联邦学习算法的拓扑结构，去除了传统联邦学习中的中心服务器，提高了整个系统的稳定性；进一步相较于传统的联邦学习，本发明提出的方法仅需传输各终端节点本地网络模型的共享层的参数，通信参数量得到了减少，可以有效提高整个系统的通信效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 中心 终端 节点 网络 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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