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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本申请提供一种基于联邦分裂学习的模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，属于数据处理技术领域，方法包括：在联邦分裂学习的模型训练中，将参与同一联邦分裂学习的模型训练的客户端进行用户组划分；根据每一用户组中每一客户端上传的第一模型更新信息，分别确定相应客户端的信用评分；根据每一客户端的信用评分、当前更新权重以及同组中其他客户端的信用评分，分别确定相应客户端的目标更新权重；分别根据每一用户组中各客户端的目标更新权重及第一模型更新信息进行加权运算，得到相应用户组的第二模型更新信息；基于各第二模型更新信息进行信息聚合，得到全局模型的目标模型更新信息。本申请可以提高基于联邦分裂学习的模型训练时的安全性。
主权项：1.一种基于联邦分裂学习的模型训练方法，其特征在于，在每一轮联邦分裂学习的模型训练中，包括：将参与同一联邦分裂学习的模型训练的客户端进行用户组划分，得到至少两个用户组；根据每一用户组中每一客户端上传的本地模型的第一模型更新信息，分别确定相应客户端的信用评分；根据每一客户端的信用评分、当前更新权重以及相同用户组中其他客户端的信用评分，分别确定相应客户端的目标更新权重；分别根据每一用户组中各客户端的目标更新权重及第一模型更新信息进行加权运算，得到相应用户组的第二模型更新信息；基于各第二模型更新信息进行信息聚合，得到各本地模型对应的全局模型的目标模型更新信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 基于联邦分裂学习的模型训练方法、装置、电子设备及存储介质
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