基于橫向聯(lián)邦學習的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110335358.X 申請日 -
公開（公告）號 CN113077056A 公開（公告）日 2021-07-06
申請公布號 CN113077056A 申請公布日 2021-07-06
分類號 G06N20/00（2019.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 蔡文淵;王宇河;高明;錢衛(wèi)寧;顧海林;徐林昊 申請（專利權(quán)）人 上海嗨普智能信息科技股份有限公司
代理機構(gòu) 北京鍾維聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 丁慧玲
地址 200434上海市虹口區(qū)汶水東路541弄5號2-6層401室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于橫向聯(lián)邦學習的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，實現(xiàn)步驟S1、初始化全局模型，設(shè)置K和相似度閾值Q；S2、選取K個客戶端，發(fā)送初始全局模型進行訓練，得到第一輪的全局模型和全局更新矩陣，將t設(shè)為2；S3、選取K個客戶端，并發(fā)送上一輪全局模型Gglobal,t?1和全局更新矩陣ΔGglobal,t?1進行第t輪訓練,獲取第k所選客戶端的第t輪本地模型Gk,t和本地更新矩陣ΔGk,t；S4、獲取ΔGk,t和ΔGglobal,t?1的相似度，將大于Q的確定為目標客戶端；步驟S5、將目標客戶端本地模型的參數(shù)順序重新匹配；S6、獲取第t輪全局模型Gglobal,t和全局更新矩陣ΔGglobal,t?1；S7、判斷全局模型是否收斂，若收斂，則結(jié)束，否則，令t＝t+1，返回S3。本發(fā)明減少了通信輪數(shù)、加快了模型收斂，從而降低了通信開銷。