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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于演化计算的联邦学习方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：在超参数集中确定所述第一设备对应的第一分组的超参数，以供第一分组中的设备基于第一分组的超参数进行联邦学习，得到第一分组对应的第一子目标模型，接收多个第二设备发送的第二子目标模型的性能指标，基于第一子目标模型的性能指标、所述多个第二子目标模型的性能指标以及超参数集进行迭代演化计算，得到目标超参数，第一设备和多个第二设备基于目标超参数确定各自的初始模型参数，第一设备和多个第二设备基于各自的初始模型参数进行联邦学习得到目标模型。在提升联邦学习中超参数优化效率的同时，显著提升了联邦学习模型的性能。
主权项：1.一种基于演化计算的联邦学习方法，其特征在于，应用于第一设备，所述联邦学习方法包括：在超参数集中确定所述第一设备对应的第一分组的超参数，以供所述第一分组中的设备基于所述第一分组的超参数进行联邦学习，得到所述第一分组对应的第一子目标模型；接收多个第二设备发送的第二子目标模型的性能指标，基于所述第一子目标模型的性能指标、所述多个第二子目标模型的性能指标以及所述超参数集进行迭代演化计算，得到目标超参数，其中，所述第二子目标模型是所述第二设备对应的第二分组中的设备进行联邦学习得到的；所述第一设备和多个第二设备基于所述目标超参数确定各自的初始模型参数，所述第一设备和多个第二设备基于各自的所述初始模型参数进行联邦学习得到目标模型；所述在超参数集中确定所述第一设备对应的第一分组的超参数，以供所述第一分组中的设备基于所述第一分组的超参数进行联邦学习，得到所述第一分组对应的第一子目标模型的步骤之前，包括：获取参与联邦学习的所述第一设备和所述多个第二设备之间的通信性能数据，并基于所述通信性能数据确定所述第一设备对应的第一分组以及所述多个第二设备各自对应的第二分组。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳前海微众银行股份有限公司 基于演化计算的联邦学习方法、装置、设备及介质
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