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申请/专利权人：国网北京市电力公司;北京邮电大学;北京博瑞翔伦科技发展有限公司
摘要：本发明公开了一种联邦学习的加速方法、装置和非易失性存储介质。其中，该方法包括：接收基于联邦学习的模型训练方法的训练阶段生成的目标数据，以及对目标数据加密采用的加密算法标识；根据加密算法的标识，确定对目标数据进行加密的处理步骤；在处理步骤中，确定可并行执行的多个步骤；将可并行执行的多个步骤分别分配至引擎并行执行，以使可并行执行的多个步骤分别被对应的引擎执行，得到多个引擎各自的执行结果；根据多个引擎各自的执行结果，生成目标数据的加密结果。本发明解决了相关技术中针对联邦学习的加速方法普适性不高的技术问题。
主权项：1.一种联邦学习的加速方法，其特征在于，包括：接收基于联邦学习的模型训练方法的训练阶段生成的目标数据，以及对所述目标数据加密采用的加密算法标识；根据所述加密算法的标识，确定对所述目标数据进行加密的处理步骤；在所述处理步骤中，确定可并行执行的多个步骤；将所述可并行执行的多个步骤分别分配至引擎并行执行，以使所述可并行执行的多个步骤分别被对应的引擎执行，得到多个引擎各自的执行结果；根据所述多个引擎各自的执行结果，生成所述目标数据的加密结果。
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百度查询： 国网北京市电力公司 北京邮电大学 北京博瑞翔伦科技发展有限公司 联邦学习的加速方法、装置和非易失性存储介质
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