一种基于强化学习的联邦学习模型融合策略.pdfVIP

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2023-05-29 发布于四川
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一种基于强化学习的联邦学习模型融合策略.pdf

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本发明提出一种基于强化学习的联邦学习模型融合策略。联邦学习作为一门新兴技术，其保护个人及组织的隐私数据能力与新基建中的科技助力公共价值理念不谋而合，同时帮助各产业研究的机构组织进行合规的数据价值释放，近年来受到广泛的关注。联邦学习的明显好处是在大量设备上分配知识质量，而无需集中用于优化和训练模型的数据。该方法还能够在保持训练数据集的隐私的同时提高集中式机器学习模型的质量。在联邦学习中一个重要的问题是，如何融合各个节点上传的模型才能使最终模型能够达到最好的效果，基于此，本发明提供一种基于强化学习的

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112418434 A (43)申请公布日 2021.02.26 (21)申请号 202011230007.4 (22)申请日 2020.11.06 (71)申请人中国石油大学（华东）