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摘要：本发明属于联邦学习技术领域，公开了一种联邦学习的随机模型共享池构建方法、装置、设备及介质，所述方法包括：从模型共享池中随机选择至少一个基础模型；将至少一个基础模型随机分配给多个参与方；获取每个参与方记录的本地模型在训练好后的模型参数，对同一基础模型所对应的所有本地模型在训练好后的模型参数进行聚合，得到各基础模型聚合后的全局模型；再随机选择至少一个全局模型重新随机分配给多个参与方，以对各参与方的本地模型进行更新，各参与方再以更新后的本地模型执行下一次的迭代训练，直至各基础模型所对应全局模型均收敛。本发明可以为联邦学习在隐私保护方面提供更好的保证，为数字治理提供更好的隐私保护方案。
主权项：1.一种联邦学习的随机模型共享池构建方法，其特征在于，所述方法包括：从预先构建的模型共享池中随机选择至少一个基础模型；将至少一个基础模型随机分配给多个参与方，以分配的基础模型作为每个参与方的本地模型，并使每个参与方基于本地的样本数据对本地模型进行训练，且每个参与方记录参与本次训练的本地模型所对应的基础模型以及本地模型在训练好后的模型参数；获取每个参与方记录的本地模型在训练好后的模型参数，对同一基础模型所对应的所有本地模型在训练好后的模型参数进行聚合，得到各基础模型聚合后的全局模型；将从所有基础模型聚合后的全局模型中随机选择至少一个全局模型重新随机分配给多个参与方，以对各参与方的本地模型进行更新，各参与方再以更新后的本地模型执行下一次的迭代训练，直至各基础模型所对应的更新后的本地模型在训练好后的模型参数进行聚合后的全局模型均收敛，以收敛的各基础模型聚合后的全局模型作为模型共享池中的训练好的模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 滇西应用技术大学 联邦学习的随机模型共享池构建方法、装置、设备及介质
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