[发明专利]基于联邦学习的模型训练方法、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 202310049181.6 | 申请日： | 2023-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN116304675A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 王光宇;杨宇宁;张平;刘晓鸿 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 金含 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于联邦学习的模型训练方法、电子设备及存储介质。其中，应用于本地客户端的方法包括：响应于一轮训练开始，获取初始本地模型以及初始全局模型，其中，初始本地模型为上一轮训练中更新完成后的本地模型，初始全局模型为上一轮训练中中心服务器返回的全局模型；利用本地数据集、初始本地模型以及初始全局模型，并基于对比学习更新初始本地模型；将更新完成后的本地模型的本地模型参数发送至中心服务器；接收中心服务器返回的全局模型，一轮训练结束。本申请提供的方法利用对比学习判断数据相似度的思想，解决本地客户端数据集的异构问题，提高模型在训练完成后的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 模型 训练 方法 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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