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基于横向联邦学习的数据处理系统

基本信息

申请号	CN202110335358.X	申请日	-
公开（公告）号	CN113077056A	公开（公告）日	2021-07-06
申请公布号	CN113077056A	申请公布日	2021-07-06
分类号	G06N20/00（2019.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	蔡文渊;王宇河;高明;钱卫宁;顾海林;徐林昊	申请（专利权）人	上海嗨普智能信息科技股份有限公司
代理机构	北京锺维联合知识产权代理有限公司	代理人	丁慧玲
地址	200434上海市虹口区汶水东路541弄5号2-6层401室
法律状态	-

摘要

本发明涉及一种基于横向联邦学习的数据处理系统，实现步骤S1、初始化全局模型，设置K和相似度阈值Q；S2、选取K个客户端，发送初始全局模型进行训练，得到第一轮的全局模型和全局更新矩阵，将t设为2；S3、选取K个客户端，并发送上一轮全局模型Gglobal,t‑1和全局更新矩阵ΔGglobal,t‑1进行第t轮训练,获取第k所选客户端的第t轮本地模型Gk,t和本地更新矩阵ΔGk,t；S4、获取ΔGk,t和ΔGglobal,t‑1的相似度，将大于Q的确定为目标客户端；步骤S5、将目标客户端本地模型的参数顺序重新匹配；S6、获取第t轮全局模型Gglobal,t和全局更新矩阵ΔGglobal,t‑1；S7、判断全局模型是否收敛，若收敛，则结束，否则，令t＝t+1，返回S3。本发明减少了通信轮数、加快了模型收敛，从而降低了通信开销。