一種基于終端設(shè)備的聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺及方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110609359.9 申請日 -
公開（公告）號 CN113255932A 公開（公告）日 2021-08-13
申請公布號 CN113255932A 申請公布日 2021-08-13
分類號 G06N20/00（2019.01）I;G06N5/04（2006.01）I;G06F21/62（2013.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 馬睿;黃明飛;梁維斌 申請（專利權(quán)）人 開放智能機器（上海）有限公司
代理機構(gòu) 上海申新律師事務(wù)所 代理人 黨蕾
地址 200233上海市徐匯區(qū)桂箐路65號1幢4層402-128單元
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于終端設(shè)備的聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺及方法，屬于人工智能領(lǐng)域，包括：至少一個終端設(shè)備，用于接收一初始模型，每一終端設(shè)備分別包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、訓(xùn)練模塊；云平臺連接至少一個終端設(shè)備，云平臺包括下發(fā)模塊、接收模塊、模型聚合模塊，模型聚合模塊用于對各終端設(shè)備的模型參數(shù)進行聚合得到共享模型；終端設(shè)備還包括：模型推理加速模塊，連接模型聚合模塊，用于基于AI端側(cè)推理框架對共享模型進行推理加速。本發(fā)明的有益效果在于：基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)策略，各終端設(shè)備不用給己方數(shù)據(jù)也可協(xié)作進行模型訓(xùn)練，避免數(shù)據(jù)隱私泄露的問題，同時基于AI端側(cè)推理框架對模型推理加速，識別速度和精度提高，識別范圍更廣。