联邦学习方法和装置、系统、电子设备、计算机可读介质
公开
摘要
本公开提供了一种联邦学习方法和装置，涉及大数据、深度学习等技术领域。具体实现方案为：针对同一时间训练的多个不同任务中的各任务，产生该任务的全局模型；接收当前可用终端集合中各个可用终端的资源信息；基于资源信息、全局模型，从当前可用终端集合中选择该任务对应的目标终端；通过目标终端对全局模型进行训练，直至该任务训练后的全局模型满足预设条件为止。该实施方式提高了联邦学习的效率。
基本信息
专利标题 ：
联邦学习方法和装置、系统、电子设备、计算机可读介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114298322A
申请号 ：
CN202111613130.9
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘吉马北辰周晨娣周景博周瑞璞窦德景
申请人 ：
北京百度网讯科技有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
代理机构 ：
北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司
代理人 ：
王达佐
优先权 ：
CN202111613130.9
主分类号 ：
G06N20/00
IPC分类号 ：
G06N20/00 G06N3/08 G06F9/48
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
2022-04-08 ：
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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