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本发明公开了一种目的地推荐模型的训练方法、装置、设备及介质，本申请提供的方法中每个客户端在本地进行模型训练，无需将所有数据集传输到服务器进行训练，减少了冗余和低效的更新。其次，通过计算梯度一致性参数，可以根据各个目标客户端的贡献程度来更新参数，避免出现关键参数更新不足的情况。再者，通过计算第一模型参数与全局模型参数之间的相似度，可以对参数更新的质量进行量化分析。从而对参数更新的效果有了更直观的判断和评估，可以更好地指导模型的优化过程。另外，由于每个目标客户端在本地进行模型训练，并根据参数校准得到
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117709443A
(43)申请公布日2024.03.15
(21)申请号202311756394.9
(22)申请日2023.12.19
(71)申请人重庆长安汽车股份有限公司
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