公开(公告)号：CN116595384A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310864326.8

申请日：2023-07-14

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 高百川 ,  孙仁恩 ,  魏鹏 ,  张冠男

IPC: G06F18/214 ,  G06N20/00 ,  G06F9/50

Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种模型训练方法及装置。其中，该方法应用于云端，包括：接收多个终端上传的、基于本地数据对待训练模型进行模型训练产生的训练数据；按照各个终端所属的集群，将由各个终端上传的训练数据记录至与各个集群对应的数据集中，并由与各个集群分别对应的训练模块根据相应数据集中包含的训练数据，对各个集群所对应的待训练模型进行更新，得到与各个集群分别对应的更新后模型；将各个集群所对应的更新后模型，作为相应集群在下一次模型更新时的待训练模型部署至各个终端。

公开(公告)号：CN116595384B

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310864326.8

申请日：2023-07-14

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 高百川 ,  孙仁恩 ,  魏鹏 ,  张冠男

IPC: G06F18/214 ,  G06N20/00 ,  G06F9/50

Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种模型训练方法及装置。其中，该方法应用于云端，包括：接收多个终端上传的、基于本地数据对待训练模型进行模型训练产生的训练数据；按照各个终端所属的集群，将由各个终端上传的训练数据记录至与各个集群对应的数据集中，并由与各个集群分别对应的训练模块根据相应数据集中包含的训练数据，对各个集群所对应的待训练模型进行更新，得到与各个集群分别对应的更新后模型；将各个集群所对应的更新后模型，作为相应集群在下一次模型更新时的待训练模型部署至(56)对比文件Fariba Majidi 等.HFDRL: AnIntelligent Dynamic Cooperate CashingMethod Based on Hierarchical FederatedDeep Reinforcement Learning in Edge-Enabled IoT《.IEEE Internet of ThingsJournal》.2022,第9卷(第2期),1402-1413.杨鑫 等.MEC的云边协同分析《.中兴通讯技术》.2020,第26卷(第3期),27-30.万杰.基于安卓的联邦学习平台设计与实现《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2020,第2020年卷(第7期),I138-367.Jinliang Xu 等.Machine StatusPrediction for Dynamic and HeterogenousCloud Environment《.2016 IEEEInternational Conference on ClusterComputing (CLUSTER)》.2016,136-137.