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申请/专利权人：中南大学

摘要：本申请适用于联邦学习技术领域，提供了一种基于多数据联盟的协同训练方法，该协同训练方法包括任务发起方联盟节点发送协同训练请求；信息计算方联盟节点接收到协同训练请求后，采集每个数据联盟节点的通信信息，计算链路质量，确定协同训练路径；任务发起方联盟节点对自身的原始本地模型进行协同训练，构建本地复合数据集，计算协同训练后的本地模型和原始本地模型的评估分数；若评估分数小于预设分数阈值，则对协同训练后的本地模型进行个性化训练；否则，将协同训练后的本地模型作为最终本地模型。本申请可以在没有集中式高级服务器进行数据聚合的情况下，实现多个数据联盟节点之间的协同训练，提高数据联盟节点中本地模型的准确度。

主权项：1.一种基于多数据联盟的协同训练方法，其特征在于，所述多数据联盟包括任务发起方联盟节点、数据提供方联盟节点以及信息计算方联盟节点，所述数据提供方联盟节点包括至少一个数据联盟节点，所述信息计算方联盟节点与所述多数据联盟中各数据联盟节点的距离小于预设距离阈值，所述任务发起方联盟节点与所述信息计算方联盟节点是所述多数据联盟中两个互不相同的数据联盟节点；所述协同训练方法包括：所述任务发起方联盟节点向所述信息计算方联盟节点发送协同训练请求；所述信息计算方联盟节点接收到所述协同训练请求后，采集所述多数据联盟中每个数据联盟节点的通信信息，根据所述通信信息计算所述每个数据联盟节点对应的链路质量，根据所述链路质量确定协同训练路径，并将所述协同训练路径发送给所述任务发起方联盟节点；所述通信信息包括用于描述所述每个数据联盟节点接收请求的平均速率的到达率、用于描述所述每个数据联盟节点处理请求的平均速率的服务率以及用于描述所述每个数据联盟节点中处理请求的服务窗口数量，所述协同训练路径表示所述数据提供方联盟节点中各数据联盟节点进行协同训练的先后顺序；所述任务发起方联盟节点根据所述协同训练路径和所述数据提供方联盟节点发送的本地模型，对自身的原始本地模型进行协同训练，得到协同训练后的本地模型，构建自身的本地复合数据集，根据所述本地复合数据集计算所述协同训练后的本地模型的综合评估分数；所述综合评估分数用于指示所述任务发起方联盟节点是否对所述协同训练后的本地模型进行个性化训练，所述本地复合数据集用于计算所述协同训练后的本地模型的综合评估分数；若所述综合评估分数小于预设分数阈值，则所述任务发起方联盟节点对所述协同训练后的本地模型进行个性化训练，得到所述任务发起方联盟节点对应的最终本地模型；否则，所述任务发起方联盟节点将所述协同训练后的本地模型作为所述最终本地模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学 一种基于多数据联盟的协同训练方法