[發明專利]聯邦學習建模方法、裝置、設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010360246.5
• 申請日: 2020-04-29
• 公開（公告）號: CN111538598A
• 公開（公告）日: 2020-08-14
• 發明（設計）人: 程勇;衣志昊;劉洋;陳天健
• 申請（專利權）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50;G06N20/00
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 張志江

本申請公開了一種聯邦學習建模方法、裝置、設備及可讀存儲介質，所述聯邦學習建模方法包括：與所述第一設備關聯的各第二設備進行協商交互，確定各待完成模型訓練任務，并在各所述第二設備中確定各所述待完成模型訓練任務分別對應的各模型訓練參與設備，進而獲取各所述待完成模型訓練任務對應的模型訓練時間段，并基于各所述模型訓練時間段，協調各所述待完成模型訓練任務分別對應的各所述模型訓練參與設備進行預設聯邦學習建模流程，以完成各所述待完成模型訓練任務。本申請解決了聯邦學習系統里協調者計算資源利用率低的技術問題。

技術領域

本申請涉及金融科技(Fintech)的人工智能領域，尤其涉及一種聯邦學習建模方法、裝置、設備及可讀存儲介質。

背景技術

隨著金融科技，尤其是互聯網科技金融的不斷發展，越來越多的技術(如分布式、區塊鏈Blockchain、人工智能等)應用在金融領域，但金融業也對技術提出了更高的要求，如對金融業對應待辦事項的分發也有更高的要求。

隨著計算機軟件和人工智能的不斷發展，聯邦學習的應用領域也越來越廣泛，在聯邦學習場景中，通常由多個聯邦學習參與方共同訓練一個模型，而協調者用于協調各個聯邦學習參與方進行模型訓練，例如，在每輪聯邦時，對各聯邦參與方發送的梯度進行加權求平均等，但是，在各個聯邦參與方進行本地迭代訓練時，協調者無需執行計算任務但占用計算資源，也即，在各個聯邦參與方進行本地迭代訓練時，浪費了協調者的計算資源，進而降低了協調者的計算資源利用率，也即，現有技術中存在聯邦學習系統里協調者計算資源利用率低的技術問題。

發明內容

本申請的主要目的在于提供一種聯邦學習建模方法、裝置、設備及可讀存儲介質，旨在解決現有技術中聯邦學習系統里協調者計算資源利用率低的技術問題。

為實現上述目的，本申請提供一種聯邦學習建模方法，所述聯邦學習建模方法應用于第一設備，所述聯邦學習建模方法包括：

與所述第一設備關聯的各第二設備進行協商交互，確定各待完成模型訓練任務，并在各所述第二設備中確定各所述待完成模型訓練任務分別對應的各模型訓練參與設備；

獲取各所述待完成模型訓練任務對應的模型訓練時間段，并基于各所述模型訓練時間段，協調各所述待完成模型訓練任務分別對應的各所述模型訓練參與設備進行預設聯邦學習建模流程，以完成各所述待完成模型訓練任務。

可選地，所述在各所述第二設備中確定各所述待完成模型訓練任務分別對應的各模型訓練參與設備的步驟包括：

獲取各所述模型訓練任務對應的模型訓練信息；

基于各所述模型訓練信息，通過與各所述第二設備進行意愿確認交互，確定各所述待完成模型訓練任務分別對應的各所述模型訓練參與設備。

可選地，所述模型訓練信息包括模型索引信息，

所述基于各所述模型訓練信息，通過與各所述第二設備進行意愿確認交互，確定各所述待完成模型訓練任務分別對應的各所述模型訓練參與設備的步驟包括：

將各所述模型索引信息分別發送至各所述第二設備，以供各所述第二設備分別基于獲取的模型訓練需求信息和各所述模型索引信息，在各所述模型訓練任務中確定參與的各目標模型訓練任務，并生成各所述目標模型訓練任務對應的第一確定信息；

基于各所述第二設備分別反饋的各第一確定信息，確定各所述待完成模型訓練任務分別對應的各所述模型訓練參與設備。

可選地，所述模型訓練信息包括模型訓練時間信息，

所述基于各所述模型訓練信息，通過與各所述第二設備進行意愿確認交互，確定各所述待完成模型訓練任務分別對應的各所述模型訓練參與設備的步驟包括：