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基于贝叶斯优化的联邦学习超参数选择系统及方法

基本信息

申请号 CN202110957008.7 申请日 -
公开（公告）号 CN113609785A 公开（公告）日 2021-11-05
申请公布号 CN113609785A 申请公布日 2021-11-05
分类号 G06F30/27（2020.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 顾见军;邓旭宏 申请（专利权）人 成都数融科技有限公司
代理机构 成都熠邦鼎立专利代理有限公司 代理人 王国尧
地址 610000四川省成都市高新区天府四街199号1栋20层04号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及基于贝叶斯优化的联邦学习超参数选择系统及方法，该系统应用于中心节点和多个数据拥有方的参与节点，包括配置策略模块和贝叶斯超参数选择模块；其中，配置策略模块负责配置联邦模型和贝叶斯超参数选择策略；贝叶斯超参数选择模块，用于完成超参数的选择；该联邦学习超参数选择方法包括以下步骤：多个参与节点准备好本地交叉训练和交叉预测模块，分别启动服务并监听等待中心节点的调度；中心节点根据业务配置联邦模型和贝叶斯超参数选择策略；中心节点启用贝叶斯超参数选择模块，多次基于不同超参数组合，调度联邦学习的交叉训练和交叉预测过程，选择性能最优的超参数组合。