【发明公布】分布式系统的机器学习方法、装置、系统、设备及存储介质_腾讯科技(深圳)有限公司_202110028432.3 

申请/专利权人:腾讯科技(深圳)有限公司

申请日:2021-01-11

发明/设计人:刘洋

公开(公告)日:2021-02-09

代理机构:北京派特恩知识产权代理有限公司

公开(公告)号:CN112347500A

代理人:高天华;张颖玲

主分类号:G06F21/60(20130101)

地址:518000 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

分类号:G06F21/60(20130101);G06N20/20(20190101)

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2021.02.09#公开

摘要:本申请提供了一种分布式系统的机器学习方法、装置、系统、电子设备及计算机可读存储介质;涉及人工智能技术;方法包括:主设备对机器学习模型的全局梯度标量进行同态加密,将得到的加密全局梯度标量发送至从设备;从设备基于加密全局梯度标量、从设备针对训练样本存储的特征数据以及从设备对应的局部模型参数,确定从设备对应的加密局部梯度;主设备与从设备共同解密从设备对应的加密局部梯度,得到从设备对应的解密局部梯度;从设备基于从设备对应的解密局部梯度更新从设备对应的局部模型参数。通过本申请,能够保证训练数据的安全性。

主权项:1.一种分布式系统的机器学习方法,其特征在于,所述分布式系统包括主设备和多个从设备,所述方法包括:所述主设备对机器学习模型的全局梯度标量进行同态加密,将得到的加密全局梯度标量发送至所述从设备;所述从设备基于所述加密全局梯度标量、所述从设备针对训练样本存储的特征数据以及所述从设备对应的局部模型参数,确定所述从设备对应的加密局部梯度;所述主设备与所述从设备共同解密所述加密局部梯度,得到所述从设备对应的解密局部梯度;所述从设备基于所述解密局部梯度更新所述从设备对应的局部模型参数。

全文数据:

权利要求:

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