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申请/专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司
摘要：本说明书实施例提供一种联合更新模型的方法及装置，在联邦学习过程中，训练成员上传部分待同步参数，服务方向训练成员下发部分待同步参数的聚合值，从而减少联合训练过程中的数据通信量。其中，针对单个训练成员，基于训练成员上传的待同步参数和服务方确定的聚合值共同选择下发的聚合值，从而充分考虑训练成员的本地数据特点，以及全局数据特点，使得通过联邦学习训练的模型更加符合实际业务需求，提高联邦学习的有效性。
主权项：1.一种联合更新模型的方法，应用于服务方与多个训练成员联合更新模型的过程，其中，各个训练成员的局部模型与服务方持有的全局模型结构一致，所述方法包括：各个训练成员各自利用本地训练样本更新模型对应的M个待同步参数，各个待同步参数一一对应于所述模型的各个待定参数；各个训练成员各自从M个待同步参数中选择多个待同步参数以上传相应的各个至服务方，其中，单个训练成员i选择的待同步参数个数为mi；服务方聚合各个训练成员上传的待同步值，得到M个待同步参数分别对应的M个聚合值；服务方根据所述M个聚合值为各个训练成员分别反馈各个同步参数集，其中，单个训练成员i对应的同步参数集Wi对应有ni个聚合值，所述ni个聚合值对应的ni个待同步参数经由其上传的mi个待同步值和所述M个聚合值共同确定；各个训练成员各自利用相应的同步参数集更新本地模型中的待定参数，从而更新本地模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 支付宝(杭州)信息技术有限公司 联合更新模型的方法及装置
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