[发明专利]一种基于多方联邦学习的模型生成方法及系统在审
| 申请号： | 202211644448.8 | 申请日： | 2022-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN116090580A | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 鲁鑫 | 申请（专利权）人： | 北京宏瓴科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;H04L9/06;H04L9/32;H04L9/00 |
| 代理公司： | 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙) 11482 | 代理人： | 陈敏 |
| 地址： | 101100 北京市大兴区北京经济技术开*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能技术领域，具体提供一种基于多方联邦学习的模型生成方法及系统。本发明的方法包括：参与方服务器将各自预设数量的样本数据上传至云端服务器；云端服务器生成初始模型并发送至参与方服务器；参与方服务器利用各自的样本数据对初始模型训练得到各自的模型参数上传至云端服务器；云端服务器对各自的模型参数进行融合得到融合模型参数并发送至参与方服务器；参与方服务器根据融合模型参数更新本地模型并上传至云端服务器；重复得到融合模型参数并发送至参与方服务器以及根据融合模型参数更新本地模型的步骤直到满足预设条件；云端服务器融合满足预设条件后得到的模型参数并发送至参与方服务器，参与方服务器对其加载获得目标模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多方 联邦 学习 模型 生成 方法 系统 | ||
【主权项】：
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