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申请/专利权人：华为技术有限公司
摘要：本申请提供一种联邦学习方法、装置及系统，用于在进行联邦学习的过程中，服务器对接收到的模型进行再次训练，实现一定程度的去个性化处理，以得到输出精度更高的模型。该方法包括：首先，第一服务器接收至少一个下游设备发送的至少一个第一模型的信息，该至少一个下游设备可以包括接入第一服务器的其他服务器或者客户端等；第一服务器对至少一个第一模型进行训练，以得到训练后的至少一个第一模型；随后，第一服务器对训练后的至少一个第一模型进行聚合，并使用聚合结果更新本地存储的第二模型，以得到更新后的第二模型。
主权项：1.一种联邦学习方法，其特征在于，包括：第一服务器接收至少一个下游设备发送的至少一个第一模型的信息；所述第一服务器对所述至少一个第一模型进行训练，以得到训练后的至少一个第一模型，所述训练后的至少一个第一模型包括更新后的至少一个第一模型的信息；所述第一服务器对所述更新后的至少一个第一模型的信息进行聚合，以得到聚合结果；所述第一服务器根据所述聚合结果更新本地存储的第二模型，以得到更新后的第二模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华为技术有限公司 一种联邦学习方法、装置及系统
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