一种模型联合训练方法技术

本发明专利技术提供一种模型联合训练方法

【技术实现步骤摘要】
一种模型联合训练方法、装置、终端、网络设备及介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别是指一种模型联合训练方法
、
装置
、
终端
、
网络设备及介质
。

技术介绍

[0002]目前，用户的各种重要数据
、
信息
、
视频
、
图片等分散在不同终端，或者同一终端的不同
APP
中，但各终端不同应用间的数据彼此不能互通和互融，也不可以流动和共享，导致用户的数据就像一个“孤岛”散落在不同的终端或者
APP
中
。
[0003]相关技术中，由多合作方利用上述不同来源的数据，共同建立数据共享训练模型时，需要涉及第三方共享协调方，关键数据需通过第三方汇聚和处理，由于第三方的信任问题，存在用户隐私数据泄漏的风险
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种模型联合训练方法
、
装置
、
终端
、/>网络设备及介质，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种模型联合训练方法，其特征在于，应用于第一终端，包括：基于所述第一终端上的第一数据，进行模型训练，获得第一模型的模型参数；对所述模型参数进行加密，获得加密梯度信息，并将所述加密梯度信息发送至网络设备；接收所述网络设备发送的总梯度信息，其中，所述总梯度信息为：所述网络设备基于区块链技术，根据联邦学习的参与方发送的加密梯度信息计算获得的，所述参与方包括所述第一终端和至少一个第二终端；根据所述总梯度信息，更新所述第一模型
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述第一终端上的第一数据，进行模型训练，获得第一模型的模型参数之前，所述方法还包括：获取所述网络设备发送的目标训练任务，所述目标训练任务用于指示对所述第一模型进行训练
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一终端上的第一数据，进行模型训练，获得第一模型的模型参数，包括：根据所述第一数据和第一初始权重，计算获得第一中间结果，所述第一初始权重与所述第一终端相关；对所述第一中间结果进行同态加密，获得第一同态加密结果，并将所述第一同态加密结果发送至所述第二终端；获取所述第二终端发送的第二同态加密结果，并根据所述第一同态加密结果和所述第二同态加密结果进行聚合计算，获得梯度中间值；根据所述梯度中间值和所述第一数据，获得所述第一模型的模型参数
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述加密梯度信息发送至网络设备，包括：向所述网络设备发送交易请求，所述交易请求中携带有所述加密梯度信息
。5.<...

【专利技术属性】
技术研发人员：程印超，周兆民，白希玮，刘涛，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：