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申请/专利权人：大连理工大学;深圳市洞见智慧科技有限公司
摘要：本发明提供一种横向联邦学习方法、装置及存储介质。其中方法主要包括：中心服务器选择初始联邦学习模型和参数并下发给各个客户端；各客户端分别基于各自本地训练数据同时开始模型训练，进而得到本地的学习模型；各客户端之间采用循环通信方式将本地的学习模型发送至下一个客户端进行训练，所有客户端完成训练后更新循环通信顺序，继续传递模型并训练直至达到设定的训练次数；各客户端将最后训练的模型发送至中心服务器进行聚合，而后使用聚合结果更新联邦学习模型直至损失函数收敛，训练完成。本发明在训练传递模型或者梯度参数时，首先进行环型模型传播，再进行星型传播到服务器，从而构建了一种新的横向联邦学习模型训练架构。
主权项：1.一种横向联邦学习方法，其特征在于，包括：S1、中心服务器根据训练任务以及数据样本类型选择初始联邦学习模型和参数，并且将所述初始联邦学习模型和权重参数下发给所有参与联邦学习的各个客户端；S2、各客户端分别基于各自本地训练数据同时开始模型训练，进而得到本地的学习模型；S3、各客户端之间采用循环通信方式将本地的学习模型发送至下一个客户端，并基于所述下一个客户端的本地训练数据进行训练，所有客户端完成训练后更新循环通信顺序，继续传递模型并训练直至达到设定的训练次数；S4、各客户端将最后训练的模型发送至中心服务器进行聚合，而后使用聚合结果更新联邦学习模型，反复执行S2-S4直至损失函数收敛，训练完成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 深圳市洞见智慧科技有限公司 一种横向联邦学习方法、装置及存储介质
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