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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

1,497 篇 专利

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1,497 篇 电子文献
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机构

48 篇 支付宝信息技术有...
43 篇 腾讯科技有限公司
32 篇 北京百度网讯科技...
21 篇 清华大学
20 篇 北京邮电大学
20 篇 北京理工大学
18 篇 浙江大学
18 篇 南京邮电大学
16 篇 杭州海康威视数字...
16 篇 平安科技有限公司
15 篇 杭州电子科技大学
15 篇 北京航空航天大学
14 篇 哈尔滨工业大学
13 篇 北京工业大学
12 篇 华中科技大学
11 篇 北京大学
11 篇 之江实验室
11 篇 北京三快在线科技...
11 篇 阿里巴巴集团控股...
10 篇 华为技术有限公司

作者

12 篇 刘洋
11 篇 周俊
10 篇 王磊
9 篇 李仁刚
9 篇 赵雅倩
9 篇 杨帆
7 篇 吴栋
7 篇 陈涛
7 篇 郭振华
7 篇 卞阳
6 篇 方磊
6 篇 权纯
6 篇 姚沛
6 篇 王星
6 篇 刘超
6 篇 周胜平
6 篇 刘聪
6 篇 王伟
6 篇 刘春伟
6 篇 王滨

语言

1,497 篇 中文

检索条件"主题词=模型训练过程"

共 1497 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

模型训练过程中的数据交互方法、装置、介质及程序产品

模型训练过程中的数据交互方法、装置、介质及程序产品

引用

作者：袁博文 100140 北京市西城区复兴门内大街55号

本申请提供模型训练过程中的数据交互方法、装置、介质及程序产品，涉及大数据领域。该方法包括：在对目标模型的当前次训练过程中，确定本地训练集对应的梯度数据；对梯度数据进行拆分处理，以获得多个子梯度数据；从多个子梯度数据中... 详细信息

标准号: CN118228844A

本申请提供模型训练过程中的数据交互方法、装置、介质及程序产品，涉及大数据领域。该方法包括：在对目标模型的当前次训练过程中，确定本地训练集对应的梯度数据；对梯度数据进行拆分处理，以获得多个子梯度数据；从多个子梯度数据中随机确定出一个本地子梯度数据并将其他子梯度数据作为交互子梯度数据均等且随机发送给第二参与方设备；响应于接收的交互子梯度数据，对本地子梯度数据及交互子梯度数据进行局部聚合处理，以获得本地局部梯度数据；将本地局部梯度数据发送至协作方设备，以使协作方设备对接收的本地局部梯度数据进行梯度聚合处理，以对目标模型进行当前次的全局训练。本申请的方法，提高了模型训练过程中用户数据的安全性。

关键词：梯度数据局部梯度模型训练过程聚合处理目标模型协作方程序产品数据发送数据交互随机确定训练过程用户数据参与方大数据训练集申请响应全局

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模型训练过程异常检测方法、装置、设备及存储介质

模型训练过程异常检测方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：王金钖张海俊胡文龙吴婷汪锦想潘青华于振华胡国平刘聪魏思王士进刘权 230088 安徽省合肥市高新区望江西路666号

本申请公开了一种模型训练过程异常检测方法、装置、设备及存储介质，方法包括：在模型并行训练过程中，按照设定周期记录训练效率数据，该训练效率数据表示在一个周期内集群中各设备节点对训练数据的使用效率。当集群中存在异常的设备... 详细信息

标准号: CN116628508A

本申请公开了一种模型训练过程异常检测方法、装置、设备及存储介质，方法包括：在模型并行训练过程中，按照设定周期记录训练效率数据，该训练效率数据表示在一个周期内集群中各设备节点对训练数据的使用效率。当集群中存在异常的设备节点时，该异常设备节点对训练数据的读取、使用效率会大大降低，导致整个周期内记录的训练效率数据也偏离正常值，因此，本申请基于当前周期的训练效率数据，确定集群在当前周期是否出现异常，可以及时准确地发现集群的异常。在确定集群在当前周期出现异常时，可以进一步启动进程进行通信异常分析，从而确定异常通信的设备节点，协助快速发现问题节点。

关键词：集群训练效率设备节点使用效率训练数据读取模型训练过程并行训练存储介质数据表示通信异常问题节点异常检测异常设备整个周期周期记录申请偏离发现记录通信进程分析

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模型训练过程异常检测方法、装置、设备及存储介质

模型训练过程异常检测方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：王金钖张海俊胡文龙吴婷汪锦想潘青华于振华胡国平刘聪魏思王士进刘权 230088 安徽省合肥市高新区望江西路666号

标准号: CN116628508B

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联邦学习模型训练过程中的资源控制方法和装置

联邦学习模型训练过程中的资源控制方法和装置

引用

作者：任勇侯向往王景璟杜军陈健瑞张泽楷 100084 北京市海淀区清华园

本申请涉及一种联邦学习模型训练过程中的资源控制方法和装置。所述方法包括：无人机发射噪声信号，噪声信号用于干扰网络设备获取用户设备与无人机交互的模型参数，通过在受到噪声信号干扰的情况下，向无人机发送用户设备的局部模型的... 详细信息

标准号: CN115622616B

本申请涉及一种联邦学习模型训练过程中的资源控制方法和装置。所述方法包括：无人机发射噪声信号，噪声信号用于干扰网络设备获取用户设备与无人机交互的模型参数，通过在受到噪声信号干扰的情况下，向无人机发送用户设备的局部模型的第一模型参数，在受到噪声信号干扰的情况下，接收无人机发送的全局模型的第二模型参数，确定无人机得到第二模型参数所需的总时长模型以及总能耗模型，根据总时长模型和总能耗模型确定目标资源。采用本方法能够提高联邦学习模型的模型训练过程的安全性。

关键词：模型参数噪声信号模型训练过程用户设备总能耗总时长发送方法和装置局部模型模型确定目标资源全局模型网络设备资源控制发射学习申请

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一种针对纵向联邦学习模型训练过程的优化方法及工具

一种针对纵向联邦学习模型训练过程的优化方法及工具

引用

作者：李彬贾荫鹏孙善宝罗清彩李明 250100 山东省济南市高新浪潮路1036号S02号楼

本发明公开一种针对纵向联邦学习模型训练过程的优化方法，涉及模型训练技术领域，该优化方法在数据输入后执行以下操作：确定参与联邦学习的各方编号范围下具有最小上限的一方和具有最大下限的一方；基于最小上限和最大下限，计算各方... 详细信息

标准号: CN116306962A

本发明公开一种针对纵向联邦学习模型训练过程的优化方法，涉及模型训练技术领域，该优化方法在数据输入后执行以下操作：确定参与联邦学习的各方编号范围下具有最小上限的一方和具有最大下限的一方；基于最小上限和最大下限，计算各方的新编号范围，并拟定交集范围；使用二分法将交集范围划分为多个子区间；针对每个子区间分别进行隐私求交和纵向联邦学习，整合所有子区间的纵向联邦学习结果，执行模型验证。本发明还公开一种针对纵向联邦学习模型训练过程的优化工具，其余前述方法相结合，可以在保证信息不泄露的情况下加速纵向联邦学习的模型训练过程，提高纵向联邦学习模型的训练效率。

关键词：模型训练过程交集学习子区间二分法优化模型训练模型验证学习结果训练效率整合隐私泄露保证

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一种模型训练过程中的隐私保护方法、系统及相关设备

一种模型训练过程中的隐私保护方法、系统及相关设备

引用

作者：刘洋李泽睿张伟哲徐睿峰王轩蒋琳廖清 518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区

本发明实施例提供了一种模型训练过程中的隐私保护方法、系统及相关设备，用于实现模型训练过程中的隐私保护。本发明实施例方法包括：接收服务端发送的目标模型，并接收服务端发送的选择指令，选择指令用于指示随机选中的部分客户端；... 详细信息

标准号: CN112052480A

本发明实施例提供了一种模型训练过程中的隐私保护方法、系统及相关设备，用于实现模型训练过程中的隐私保护。本发明实施例方法包括：接收服务端发送的目标模型，并接收服务端发送的选择指令，选择指令用于指示随机选中的部分客户端；被选中的客户端以概率P参与目标模型训练，未被选中的客户端以概率(1‑P)参与目标模型训练；所有确定参与目标模型训练的客户端作为目标客户端，分别采用本地数据对目标模型进行训练，并计算每个训练之后的目标模型的模型参数更新值；按照预设差分隐私算法对每组模型参数更新值进行处理生成更新数据，并将更新数据返回给服务端，以使得服务端根据所有的更新数据生成本轮训练的全局模型。

关键词：目标模型客户端更新数据模型训练过程接收服务选择指令隐私保护服务端发送模型参数更新目标客户端参数更新全局模型组模型概率预设算法隐私返回

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ML模型训练过程

ML模型训练过程

引用

作者： R·库马尔 E·巴莱维 T·余朱西鹏 G·B·霍恩 S·克里希南 A·戈尔米美国加利福尼亚

本公开内容提供了用于ML模型训练过程的系统、设备、装置和方法，包括被编码在存储介质上的计算机程序。网络实体可以接收触发以用于基于来自ML模型库的指示或网络实体的协议中的至少一项来激活ML模型训练过程。网络实体可以发送ML模型... 详细信息

标准号: CN117296303A

本公开内容提供了用于ML模型训练过程的系统、设备、装置和方法，包括被编码在存储介质上的计算机程序。网络实体可以接收触发以用于基于来自ML模型库的指示或网络实体的协议中的至少一项来激活ML模型训练过程。网络实体可以发送ML模型训练请求，以激活在一个或多个节点处的所述ML模型训练。所述一个或多个节点可以与RAN相关联，所述RAN可以基于接收所述ML模型训练请求，发送指示经训练的ML模型的ML模型训练结果。在各方面中，装置(比如，UE)可以基于从所述RAN接收的ML模型训练配置来训练所述ML模型，并且发送指示经训练的ML模型的ML模型训练报告。

关键词：模型训练网络实体模型训练过程发送指示激活计算机程序存储介质内容提供节点处模型库触发发送关联配置

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一种交通违法模型训练过程异常检测方法

一种交通违法模型训练过程异常检测方法

引用

作者：孙晓乐夏伯成王银霞 450000 河南省郑州市高新技术产业开发区莲花街221号2幢东单元3层

本发明公开了一种交通违法模型训练过程异常检测方法，具体涉及交通违法检测领域，该方法具体步骤为：S1：准备用于训练交通违法模型的数据集，并对数据进行预处理和清洗；S2：根据交通违法预测任务的特点，从原始数据中提取相关特征；S... 详细信息

标准号: CN117648658A

本发明公开了一种交通违法模型训练过程异常检测方法，具体涉及交通违法检测领域，该方法具体步骤为：S1：准备用于训练交通违法模型的数据集，并对数据进行预处理和清洗；S2：根据交通违法预测任务的特点，从原始数据中提取相关特征；S3：使用提取的特征和标注好的数据，训练交通违法预测模型；S4：在模型训练过程中，使用异常检测算法来检测是否存在异常样本或模型错误；S5：如果检测到异常样本或模型错误，需要采取相应的措施来处理；S6：在训练完成后，使用测试数据集对模型进行评估，检查模型的预测性能是否满足要求；S7：将训练好的模型部署到实际应用中。本发明提高模型性能、避免过拟合、优化模型部署、降低误判率，适用于交通违法检测。

关键词：交通违法模型训练过程数据集检测样本预处理异常检测算法检测领域使用测试异常检测优化模型预测模型预测性能原始数据误判率拟合标注部署清洗评估预测应用检查

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联邦学习模型训练过程中的资源控制方法和装置

联邦学习模型训练过程中的资源控制方法和装置

引用

作者：任勇侯向往王景璟杜军陈健瑞张泽楷 100084 北京市海淀区清华园

标准号: CN115622616A

关键词：模型参数噪声信号模型训练过程用户设备总能耗总时长发送方法和装置局部模型模型确定目标资源全局模型网络设备资源控制发射学习申请

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基于web的模型训练过程数据可视化处理方法、装置、设备

基于web的模型训练过程数据可视化处理方法、装置、设备

引用

作者：石晓龙黄望苏颖亮饶鑫刘双萍 518000 广东省深圳市福田区益田路5033号平安金融中心14、15、16、37、41、44、45、46层

本申请属于数据处理领域，公开了一种基于web的模型训练过程数据可视化处理方法、装置、计算机设备和介质。所述方法包括从采集到的所述评估结果中提取所述预设模型特征的待评估数据；获取特征的对比评估数值，并计算待评估数据相对于... 详细信息

标准号: CN111404721B

本申请属于数据处理领域，公开了一种基于web的模型训练过程数据可视化处理方法、装置、计算机设备和介质。所述方法包括从采集到的所述评估结果中提取所述预设模型特征的待评估数据；获取特征的对比评估数值，并计算待评估数据相对于对比评估数值的偏差数值；然后偏差数值对评估数据进行处理和分类操作，并与预设图像模板进行关联，生成评估结果页面以进行展示。解决了现有技术中得到的每个特征的评估数据杂乱无序不便于后期分析的技术问题。

关键词：评估数据对比评估评估结果预设模型训练过程数据处理领域计算机设备数据可视化模型特征图像模板杂乱无序页面采集关联分类申请展示分析

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