

一种轻量级分布式联邦学习系统及方法
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专利号:2020111021384专利权维持
申请日:
2020-10-15
发布日期:2025-09-05
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本发明公开了一种轻量级分布式联邦学习系统及方法,包括主控制端节点和多个协同端节点,特征处理模块:用于主控制端通过特征预处理接口,调度各协同端节点进行联合特征处理;模型训练模块:用于主控制端通过模型训练接口,调度各协同端节点进行联邦学习的模型训练;模型评估模块:用于主控制端通过模型评估接口,聚合各协同端节点的预测结果并评估模型性能。本发明的有益效果在于:本发明通过特征处理、模型训练、模型评估模块,快速集成各类开源机器学习库;无论联邦学习模型是否使用梯度训练,都可使用此框架,针对不同业务,开发周期和开发成本低,能迅速落地,且能保障各参与方的数据安全。

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