一种去中心化的终端节点网络模型训练方法及系统
实质审查的生效
摘要

本发明提出了一种去中心化的终端节点网络模型训练方法及系统,涉及数据隐私技术领域,各终端节点根据自身本地数据集对各自的本地网络模型进行训练;任一终端节点与其余终端节点进行通信,以获取其余终端节点的共享层参数;根据所述其余终端节点的共享层参数,所述任一终端节点更新自身的共享层参数,并广播自身更新后的共享层参数。本发明通过去中心化改进了传统联邦学习算法的拓扑结构,去除了传统联邦学习中的中心服务器,提高了整个系统的稳定性;进一步相较于传统的联邦学习,本发明提出的方法仅需传输各终端节点本地网络模型的共享层的参数,通信参数量得到了减少,可以有效提高整个系统的通信效率。

基本信息
专利标题 :
一种去中心化的终端节点网络模型训练方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114519306A
申请号 :
CN202210154923.7
公开(公告)日 :
2022-05-20
申请日 :
2022-02-21
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
郁磊
申请人 :
山西大学
申请人地址 :
山西省太原市小店区坞城路92号
代理机构 :
北京高沃律师事务所
代理人 :
杜阳阳
优先权 :
CN202210154923.7
主分类号 :
G06F30/27
IPC分类号 :
G06F30/27  G06F119/02  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习,例如人工智能,神经网络,支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-07 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220221
2022-05-20 :
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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