【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器学习，尤其涉及一种联合模型训练方法、网络分析功能、存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、网络数据分析功能(network data analytics function，nwdaf)实现联合模型训练过程中，每一轮迭代均需实现服务端(server)nwdaf和客户端(client)nwdaf的同步通信。server nwdaf作为中心节点，client nwdaf均需将每一轮进行本地训练后的中间训练结果发送至server nwdaf，server nwdaf需接收到所有参与联合模型训练的client nwdaf的中间训练结果后，才能进行模型聚合。这样容易造成算力资源浪费及联合模型的训练效率下降。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例期望提供一种联合模型训练方法、网络分析功能、存储介质及计算机程序产品，能够充分利用算力资源并提高联合模型的训练效率。
2、本申请实施例的技术方案是这样实现的：
3、第一方面，本申请实施例提供一种联合模型训练方法，应用于...
【技术保护点】
1.一种联合模型训练方法，其特征在于，应用于第一网络分析功能，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一信息，确定第二信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述多个第二网络分析功能发送所述第二信息之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收多个第二网络分析功能发送的第一信息之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述发送所述全局模型信息至所述多个第二网络分析功能之前，所述方法还包括：
6.一种联合模...
【技术特征摘要】
1.一种联合模型训练方法，其特征在于，应用于第一网络分析功能，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一信息，确定第二信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述多个第二网络分析功能发送所述第二信息之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收多个第二网络分析功能发送的第一信息之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述发送所述全局模型信息至所述多个第二网络分析功能之前，所述方法还包括：
6.一种联合模型训练方法，其特征在于，应用于第二网络分析功能，所述方法包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二信息，训练得到用于进行模型聚合的本地模型信息，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述向第一网络分析功能发送第一信息之前，所述方法还包括：
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二信息，训练得到用于进行模型聚合的本地模型信息之后，所述方法还包括：
10.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜宇，李爱华，魏彬，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，
类型：发明
国别省市：
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