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基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备及存储介质专利

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申请/专利权人:OPPO广东移动通信有限公司;南京邮电大学

申请日:2023-07-20

公开(公告)日:2025-01-21

公开(公告)号:CN119338023A

专利技术分类:

专利摘要:本申请公开了一种基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域。该方法包括:接收至少一个子模型,所述至少一个子模型用于进行全局模型的联邦学习;基于所述至少一个子模型对输入数据的第一特征进行提取,所述输入数据是所述终端设备中用于训练所述至少一个子模型的数据;在所述第一特征中增加噪声,得到第二特征,所述噪声用于对所述第一特征进行保护;基于所述第二特征对所述至少一个子模型进行训练;向网络设备发送训练完毕的所述至少一个子模型。该方法可以对终端设备中用于训练子模型的数据进行保护,从而避免终端设备的数据隐私被泄露。

专利权项:1.一种基于联邦学习的模型训练方法,其特征在于,所述方法由终端设备执行,所述方法包括:接收至少一个子模型,所述至少一个子模型用于进行全局模型的联邦学习;基于所述至少一个子模型对输入数据的第一特征进行提取,所述输入数据是所述终端设备中用于训练所述至少一个子模型的数据;在所述第一特征中增加噪声,得到第二特征,所述噪声用于对所述第一特征进行保护;基于所述第二特征对所述至少一个子模型进行训练;向网络设备发送训练完毕的所述至少一个子模型。

百度查询: OPPO广东移动通信有限公司 南京邮电大学 基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备及存储介质

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