[发明专利]基于神经网络的联邦建模方法、设备及可读存储介质有效
| 申请号： | 201810913868.9 | 申请日： | 2018-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN109325584B | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 刘洋;陈天健;范涛;成柯葳;杨强 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国;魏兰 |
| 地址： | 518052 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的联邦建模方法、设备及可读存储介质，该方法包括：第一终端将已标注的第一样本数据输入待训练模型的第一神经网络进行迭代，并对经迭代后所述第一神经网络的第一输出进行同态加密；接收第二终端发送的经同态加密后的第二输出；依据经同态加密后的第一输出和第二输出，计算加密的损失值和梯度值，并将加密的损失值和梯度值传输至第三终端，由所述第三终端对加密的损失值进行解密之后，依据解密的损失值判断所述待训练模型是否收敛，若所述待训练模型收敛，则结束训练，得到待训练模型。本发明能够提高各方样本数据的私密性和利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 联邦 建模 方法 设备 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的联邦建模方法，其特征在于，所述基于神经网络的联邦建模方法包括以下步骤：第一终端将已标注的第一样本数据输入待训练模型的第一神经网络进行迭代，并对经迭代后所述第一神经网络的第一输出进行同态加密；接收第二终端发送的经同态加密后的第二输出，其中，所述第二终端将第二样本数据输入待训练模型的第二神经网络进行迭代，并将经迭代后所述第二神经网络的第二输出进行同态加密后传输至所述第一终端；依据经同态加密后的第一输出和第二输出，计算加密的损失值和梯度值，并将加密的损失值和梯度值传输至第三终端；由所述第三终端对加密的损失值和梯度值进行解密之后，依据解密后的损失值判断所述待训练模型是否收敛，若所述待训练模型收敛，则结束训练，得到待训练模型。
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