长安汽车申请联邦学习专利，提高模型训练效率lg...

摘要：金融界2024年3月16日消息，据国家知识产权局公告，重庆长安汽车股份有限公司申请一项名为“一种基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备及介质“，公开号CN117709443A，申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本发明公开了一种目的地推荐模型的训练方法、装置、设备及介质，本申请提供的方法中每个客户端在本地进行模型训练，无需将所有数据集传输到服务器进行训练，减少了冗余和低效的更新。其次，通过计算梯度一致性参数，可以根据各个目标客户端的贡献程度来更新参数，避免出现关键参数更新不足的情况。再者，通过计算第一模型参数与全局模型参数之间的相似度，可以对参数更新的质量进行量化分析。从而对参数更新的效果有了更直观的判断和评估，可以更好地指导模型的优化过程。另外，由于每个目标客户端在本地进行模型训练，并根据参数校准得到第二模型参数，使得模型更新更加精确和准确。这样可以加快模型的收敛速度，减少训练轮次，提高训练效率。