基于联邦学习的模型训练方法及装置
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于联邦学习的模型训练方法及装置,其中方法包括:采集每个客户端对应的三维点云数据进行预处理,以得到对应的道路点云二维灰度分块图片;获取服务器端的全局模型,并根据道路点云二维灰度分块图片对全局模型进行训练及计算,以得到每个客户端对应的模型参数和道路标识权重,并将每个客户端对应的模型参数和道路标识权重发送给服务器端以对每个客户端对应的模型进行加权平均以得到更新后的全局模型,并发送给每个客户端,以便进行下一轮模型更新,直至达到最大通信轮数后得到道路标识提取模型;由此,通过各个客户端正负样本占比设置权重,实现了客户端的公平聚合,从而提高了联邦学习模型的准确度和公平性。
基本信息
专利标题 :
基于联邦学习的模型训练方法及装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114387580A
申请号 :
CN202210010060.6
公开(公告)日 :
2022-04-22
申请日 :
2022-01-06
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
范晓亮陈亮王程程明
申请人 :
厦门大学
申请人地址 :
福建省厦门市思明南路422号
代理机构 :
厦门创象知识产权代理有限公司
代理人 :
叶秀红
优先权 :
CN202210010060.6
主分类号 :
G06V20/58
IPC分类号 :
G06V20/58 G06V10/774 G06K9/62 G06N20/00
法律状态
2022-05-10 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/58
申请日 : 20220106
申请日 : 20220106
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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