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申请/专利权人：中国移动通信集团辽宁有限公司;中国移动通信集团有限公司
摘要：本申请公开了一种联邦学习方法、装置、设备、计算机存储介质及程序产品，涉及大数据技术领域。该方法包括：在N个联邦参与节点中的目标联邦参与节点出现故障的情况下，从M个参考特征向量中确定与所述目标联邦参与节点的历史特征向量相关性大于预设阈值的目标特征向量；基于所述目标特征向量，生成所述目标联邦参与节点对应的模拟梯度数据；基于所述模拟梯度数据以及所述N个联邦参与节点中除所述目标联邦参与节点之外的联邦参与节点的N‑1个梯度数据，确定联邦学习计算结果。根据本申请实施例，在当某些数据所有者出现故障后，仍然能够充分保障联邦学习的安全计算以及高效执行，从而有效达到提升联邦学习效率和算力资源利用率的目的。
主权项：1.一种联邦学习方法，其特征在于，所述方法包括：在N个联邦参与节点中的目标联邦参与节点出现故障的情况下，从M个参考特征向量中确定与所述目标联邦参与节点的历史特征向量相关性大于预设阈值的目标特征向量；其中，N、M为正整数，所述M个参考特征向量为所述N个联邦参与节点中除所述目标联邦参与节点之外的联邦参与节点的特征向量；基于所述目标特征向量，生成所述目标联邦参与节点对应的模拟梯度数据；基于所述模拟梯度数据以及所述N个联邦参与节点中除所述目标联邦参与节点之外的联邦参与节点的N-1个梯度数据，确定联邦学习计算结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国移动通信集团辽宁有限公司 中国移动通信集团有限公司 联邦学习方法、装置、设备、计算机存储介质及程序产品
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