[发明专利]纵向联邦学习系统优化方法、装置、设备及可读存储介质在审
| 申请号： | 201910918262.9 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110633805A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 程勇;刘洋;陈天健 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 44287 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 | 代理人： | 王韬 |
| 地址： | 518000 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： | 本发明公开了一种纵向联邦学习系统优化方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：第一设备与第二设备进行样本对齐得到第一设备的第一样本数据，其中，第一样本数据与第二样本数据的数据特征不同，第二样本数据由第二设备与所述第一设备进行样本对齐得到；采用第一样本数据与第二设备协作训练得到插补模型，其中，插补模型用于输入属于第一设备对应数据特征下的数据、输出属于第二设备对应数据特征下的预测数据。实现了纵向联邦学习的参与者在使用通过纵向联邦学习训练好的模型时，无需其他参与者的配合也能够独立使用模型，扩大了纵向联邦学习的应用范围。 | ||
| 搜索关键词： | 样本数据 数据特征 对齐 插补 样本 可读存储介质 独立使用 设备协作 学习系统 学习训练 预测数据 输出 学习 配合 应用 优化 | ||
【主权项】：
1.一种纵向联邦学习系统优化方法，其特征在于，所述纵向联邦学习系统优化方法应用于第一设备，所述第一设备与第二设备通信连接，所述纵向联邦学习系统优化方法包括以下步骤：/n与所述第二设备进行样本对齐得到所述第一设备的第一样本数据，其中，所述第一样本数据与第二样本数据的数据特征不同，所述第二样本数据由所述第二设备与所述第一设备进行样本对齐得到；/n采用所述第一样本数据与所述第二设备协作训练得到插补模型，其中，所述插补模型用于输入属于所述第一设备对应数据特征的数据、输出属于所述第二设备对应数据特征的数据。/n
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