[发明专利]联邦学习模型的处理方法、装置、电子设备和存储介质有效
| 申请号： | 202210464736.9 | 申请日： | 2022-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN114841370B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 王爽;李帜;郑灏;王帅 | 申请（专利权）人： | 杭州锘崴信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京中创云知识产权代理事务所(普通合伙) 11837 | 代理人： | 肖佳 |
| 地址： | 310053 浙江省杭州市滨*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及一种联邦学习模型的处理方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：确定不同计算节点的梯度数据之间的数据相关性；依据数据相关性确定各计算节点的节点数据处理规则，并下发至对应的计算节点；接收计算节点上传的第一压缩数据，并依据计算节点的梯度数据之间的数据相关性，对各计算节点的第一压缩数据进行还原，形成还原数据；依据所述还原数据对服务端的联邦学习模型进行调整，以确定训练好的联邦学习模型。本发明实施例的技术方案，通过利用多个参与方交换的信息中的冗余来进行分布式信源编码，从而降低联邦学习中所需要的通讯量，能够在保护联邦学习模型的情况下，减少中间梯度数据量，达到降低通信量提高计算速度的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 模型 处理 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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