[发明专利]联邦推荐模型训练方法以及系统有效
| 申请号： | 202210642466.6 | 申请日： | 2022-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN114741611B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 郑小林;葛阳;陈超超;李岩;谢鲁;张建勇;朱明杰 | 申请（专利权）人： | 杭州金智塔科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F21/60;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京智信禾专利代理有限公司 11637 | 代理人： | 李琪 |
| 地址： | 310012 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供联邦推荐模型训练方法以及系统，其中所述联邦推荐模型训练方法包括：响应于至少两个客户端的联邦推荐模型训练任务的处理请求，确定每个客户端的训练迭代次数，并将所述联邦推荐模型的初始化参数及所述训练迭代次数分别对应发送至所述每个客户端，接收所述每个客户端加密上传的梯度信息及模型精度，其中，所述梯度信息及所述模型精度由每个客户端基于所述训练迭代次数及本地的历史对象推荐数据，对所述初始化参数进行迭代更新生成的更新结果确定，根据所述梯度信息及所述模型精度确定所述联邦推荐模型的目标参数，以基于所述目标参数生成所述联邦推荐模型。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 推荐 模型 训练 方法 以及 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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