基于联邦学习的模型更新方法、信息发送方法及设备
实质审查的生效
摘要

本发明提供一种基于联邦学习的模型更新方法、信息发送方法及设备,属于大数据分析技术领域,其中基于联邦学习的模型更新方法包括:获取至少两个目标终端发送的第一模型参数,并获取所述至少两个目标终端的训练数据的质量评估结果,所述第一模型参数是所述目标终端基于所述训练数据对目标联邦学习模型进行模型更新得到的更新后的模型参数;根据所述至少两个目标终端的训练数据的质量评估结果,对所述第一模型参数进行加权求和,得到第二模型参数;根据所述第二模型参数,对所述目标联邦学习模型进行模型更新。本发明可以提高模型质量和建模效率。

基本信息
专利标题 :
基于联邦学习的模型更新方法、信息发送方法及设备
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114386613A
申请号 :
CN202011121251.7
公开(公告)日 :
2022-04-22
申请日 :
2020-10-19
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
于路信伦
申请人 :
中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请人地址 :
北京市西城区宣武门西大街32号
代理机构 :
北京银龙知识产权代理有限公司
代理人 :
许静
优先权 :
CN202011121251.7
主分类号 :
G06N20/00
IPC分类号 :
G06N20/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-05-10 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20201019
2022-04-22 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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