联邦模型协同训练方法、装置、计算机设备及存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202110989877.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113902122A | 公开（公告）日 | 2022-01-07 |
| 申请公布号 | CN113902122A | 申请公布日 | 2022-01-07 |
| 分类号 | G06N20/00（2019.01）I;G06V10/77（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 申永生;叶晓华;陈冲杰;陈卫锋 | 申请（专利权）人 | 杭州城市大脑有限公司 |
| 代理机构 | 杭州知学知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 张雯 |
| 地址 | 310024浙江省杭州市西湖区云栖小镇河山街369号中大银座8号楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明实施例公开了联邦模型协同训练方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：构建全局共享的联邦模型；将所述联邦模型下发至同意参与模型训练的多个数据服务器，以由数据服务器依据本地数据进行所述联邦模型的训练，以得到训练参数；判断所述联邦模型的精度是否符合要求；若不符合要求，则获取来自多个数据服务器上传的训练参数；对多个所述训练参数进行聚合操作，以得到操作结果；根据所述操作结果更新所述联邦模型，并执行所述将所述联邦模型下发至同意参与模型训练的多个数据服务器中，以由数据服务器依据本地数据进行所述联邦模型的训练，以得到训练参数。通过实施本发明实施例的方法可实现训练过程的稳定性高，且训练速率高。 |
