[发明专利]机器学习模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 202310312859.5 | 申请日： | 2023-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN116341689A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 崔来中;苏晓鑫;周义朋;刘江川 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;H04L69/04 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 潘登 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机器学习模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。该方法应用于至少一个客户端，服务器与多个客户端进行多次迭代的分布式模型训练，在任一次迭代过程中，该方法包括：接收服务器发送的全局模型，基于客户端中的本地样本数据对全局模型进行训练，得到模型更新数据；对模型更新数据进行稀疏化处理，得到模型更新稀疏化数据；对模型更新稀疏化数据进行变长编码压缩，得到模型更新变长编码数据；将模型更新变长编码数据上传至服务器，以使服务器根据模型更新变长编码数据对全局模型进行更新。上述技术方案，通过对数据进行变长编码压缩，使数据分配的比特数更为合理，降低了数据压缩误差，从而提升模型训练精度。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 模型 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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