基于联邦学习的参数配置方法、装置、设备及存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202011645340.1
IPC分类号：G06N20/00;G06F9/445
申请日期：
2020-12-30
申请人：
深圳前海微众银行股份有限公司

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著录项信息

专利名称	基于联邦学习的参数配置方法、装置、设备及存储介质
申请号	CN202011645340.1	申请日期	2020-12-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-23	公开/公告号	CN112700013A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N20/00	IPC分类号	G;0;6;N;2;0;/;0;0;;;G;0;6;F;9;/;4;4;5查看分类表>
申请人	深圳前海微众银行股份有限公司	申请人地址	广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室（入驻深圳市前海商务秘书有限公司）变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深圳前海微众银行股份有限公司	当前权利人	深圳前海微众银行股份有限公司
发明人	林冰垠;范涛;陈天健
代理机构	深圳市世纪恒程知识产权代理事务所	代理人	张志江

摘要

本申请公开了一种基于联邦学习的参数配置方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：在检测到第一联邦建模任务时，确定所述第一联邦建模任务的各第一任务流组件；在检测到所述第一任务流组件的参数配置指令时，获取通过交互式得到的各第一任务流组件的配置信息；根据所述各第一任务流组件的配置信息，对所述第一任务流组件进行参数配置；若检测到所有第一任务流组件都完成参数配置时，运行所述第一任务流组件，以完成所述第一联邦建模任务。本申请提升联邦建模效率，解决现有技术中联邦建模效率低下的技术问题。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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