基于联邦学习的模型更新方法、装置、系统和电子设备
实质审查的生效
摘要
本发明实施例公开了一种基于联邦学习的模型更新方法、装置、系统和电子设备。所述方法包括：获得本地模型本轮训练过程中的多个损失函数值；基于所述多个损失函数值判断是否复用所述本地模型的模型参数，输出与判断结果对应的信号，以及根据所述判断结果确定所述本地模型下一轮训练的模型参数。
基本信息
专利标题 ：
基于联邦学习的模型更新方法、装置、系统和电子设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114511101A
申请号 ：
CN202011283606.2
公开（公告）日 ：
2022-05-17
申请日 ：
2020-11-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
朱琳李俊杰王星夏兴文魏玉琼张勇郭达
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;北京邮电大学
申请人地址 ：
北京市西城区宣武门西大街32号
代理机构 ：
北京派特恩知识产权代理有限公司
代理人 ：
姚璐
优先权 ：
CN202011283606.2
主分类号 ：
G06N20/20
IPC分类号 ：
G06N20/20
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
G06N20/20
•集成学习
法律状态
2022-06-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/20
申请日 : 20201117
申请日 : 20201117
2022-05-17 ：
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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