联邦学习模型训练方法和装置、电子设备、介质和产品

    公开(公告)号:CN112598127A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202011487362.X

    申请日:2020-12-16

    Abstract: 本公开提供了一种联邦学习模型训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品,涉及人工智能技术领域,尤其涉及深度学习、云计算领域。实现方案为:初始化梯度伸缩因子和该梯度伸缩因子的倒数;在联邦学习的至少一个神经网络模型反向传播开始之前,将反向传播的梯度值乘以该梯度伸缩因子以进行反向传播;以及在使用优化器将梯度值更新到神经网络模型对应的参数之前,将该梯度值乘以该梯度伸缩因子的倒数。

    日志分析方法及装置
    32.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110704290A

    公开(公告)日:2020-01-17

    申请号:CN201910926695.9

    申请日:2019-09-27

    Inventor: 何忠峭 洪爵

    Abstract: 本申请公开了日志分析方法及装置,涉及计算机领域,尤其涉及大数据分析领域。具体实现方案为:获取预设的规则文件;根据所述规则文件,生成日志数据的处理任务;所述处理任务包括接口调用指令序列;根据所述接口调用指令序列,调用相应的函数的接口,采用所述函数计算所述日志数据。本申请能够对大数据级的日志进行日志分析,并且能够减少操作人员的工作量。

    数据处理方法、装置以及电子设备

    公开(公告)号:CN110647570A

    公开(公告)日:2020-01-03

    申请号:CN201910896836.7

    申请日:2019-09-20

    Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法、装置以及电子设备,涉及大数据领域。具体实现方案为:根据各数据处理作业对应的数据处理范围和配置文件,执行至少一个数据处理作业;根据执行结果更新各数据处理作业对应的数据处理范围和运行状态;检查更新后的运行状态,确定运行失败的数据处理作业;根据运行失败的数据处理作业对应的数据处理范围和配置文件,重新执行运行失败的数据处理作业。对各数据处理作业对应的数据处理范围和运行状态进行更新,进而确定失败的数据处理作业,并重新启动失败的数据处理作业。充分了考虑容错机制,确保在作业失败的情况下,数据不会丢失。

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