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申请/专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
摘要：本公开涉及人工智能领域，尤其是提供一种联邦学习方法、系统、装置、设备、介质以及产品。该方法在模型推理过程中，协调节点向参与节点发送分配的推理标识，保存协调节点的模型推理信息和或推理标识，这样在确定需要对模型发起重训练的情况下，通过向参与节点发送推理标识，可以获得协调节点的模型推理信息和或推理标识，进而基于参与节点的模型推理信息和或推理标识，和或，协调节点的模型推理信息和或推理标识，对模型发起重训练。相较于相关技术，采用本实施例的方案实现了在模型推理结束后对模型的重训练，从而提高了模型的性能。
主权项：1.一种联邦学习方法，其特征在于，应用于协调节点，所述方法包括：在模型推理过程中，向参与节点发送推理标识；保存所述协调节点的模型推理信息，和或，所述推理标识；在判断或确定需要对所述模型进行重训练的情况下，向所述参与节点发送所述推理标识；接收所述参与节点返回的模型推理信息和或所述推理标识；和或，获取所述协调节点的模型推理信息和或推理标识；对所述模型发起重训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国移动通信有限公司研究院 中国移动通信集团有限公司 联邦学习方法、系统、装置、设备、介质以及产品
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