基于联邦学习的机器学习方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110803150.6
IPC分类号：G06F21/60;G06F21/62;G06K9/62;G06N20/00
申请日期：
2021-07-15
申请人：
杭州医康慧联科技股份有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于联邦学习的机器学习方法
申请号	CN202110803150.6	申请日期	2021-07-15
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-26	公开/公告号	CN113704776A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F21/60 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F21/24 （转入G06F 21/60） G06F21/60 保护数据〔2013.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;2;1;/;6;0;;;G;0;6;F;2;1;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	杭州医康慧联科技股份有限公司	申请人地址	浙江省杭州市萧山区宁围街道利一路188号天人大厦3001室-36 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	杭州医康慧联科技股份有限公司	当前权利人	杭州医康慧联科技股份有限公司
发明人	林博;张豫元;王涛;董科雄;王德健
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本申请公开了一种基于联邦学习的机器学习方法，包括如下步骤：参与联邦学习的各个训练节点输入训练数据；所述训练节点对所述训练数据进行特征处理已获得特征数据；所述训练节点采用所述特征数据进行一个机器学习模型的基于泊松回归算法的模型训练；在一次迭代过程中，参与训练的各个所述训练节点向转发节点发送梯度信息，再从转发节点得到其他节点的梯度信息，更新计算本地的梯度信息；所述训练节点通过更新后的梯度信息更新本地节点的模型权重；所述训练节点判断所述机器学习模型是否收敛，如果收敛则退出迭代。本申请的有益之处在于提供了一种通过转发节点的方式有效使各个训练节点交互中间数据的基于联邦学习的机器学习方法。

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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该专利没有被任何外部专利所引用！

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