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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：本说明书提供基于联邦学习进行模型参数更新的方法及系统，其中方法由参与方中的任一训练成员设备实现，其中，参与方包括多个训练成员设备以及服务器，方法包括对模型参数进行多轮迭代更新，其中一轮迭代更新包括：获取训练成员设备的当前轮的待训练模型以及服务器当前轮下发的聚合模型；计算待训练模型和聚合模型对应的模型参数之间的相关性系数；从相关性系数中确定第一相关性系数以及第二相关性系数；将待训练模型的、与第一相关性系数对应的模型参数更新为聚合模型的、与第一相关性系数对应的模型参数，并使待训练模型的、与第二相关性系数对应的模型参数维持不变；以及基于训练成员设备自身持有的训练样本，对更新后的待训练模型进行训练。
主权项：1.一种基于联邦学习进行模型参数更新的方法，所述方法由参与方中的任一训练成员设备实现，其中，所述参与方包括多个训练成员设备以及服务器，所述方法包括对模型参数进行多轮迭代更新，其中一轮迭代更新包括：获取所述训练成员设备的当前轮的待训练模型以及所述服务器当前轮下发的聚合模型；计算所述待训练模型和所述聚合模型对应的模型参数之间的相关性系数，其中，所述待训练模型与所述聚合模型为相同类型的模型，确定所述聚合模型中的模型参数与所述待训练模型中的模型参数的对应关系，并基于所述对应关系进行所述相关性系数的计算，所述对应的模型参数之间的相关性越高，所述相关性系数越大；从所述相关性系数中确定第一相关性系数以及第二相关性系数，其中，所述第一相关性系数大于所述第二相关性系数；将所述待训练模型的、与所述第一相关性系数对应的模型参数更新为所述聚合模型的、与所述第一相关性系数对应的模型参数，并使所述待训练模型的、与所述第二相关性系数对应的模型参数维持不变；以及基于所述训练成员设备自身持有的训练样本，对更新后的所述待训练模型进行训练。
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 基于联邦学习进行模型参数更新的方法及系统
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