[发明专利]横向联邦和纵向联邦联合方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 201911035368.0 | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN110782042B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 梁新乐;刘洋;陈天健;董苗波 | 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 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 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： | 本发明公开了一种横向联邦和纵向联邦联合方法、装置、设备和介质，所述横向联邦和纵向联邦联合方法包括获取可利用公共信息，并将所述可利用公共信息输入预设纵向联邦服务方，获得向量信息，基于所述向量信息，对所述预设纵向联邦服务方的纵向联邦模型进行训练，更新各预设强化学习模型的网络权重，定期将更新后的各所述预设强化学习模型输入预设横向联邦服务器，对更新后的各所述预设强化学习模型进行迭代更新。解决了现有技术中强化学习模型的计算系统资源消耗高的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 横向 联邦 纵向 联合 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种横向联邦和纵向联邦联合方法，其特征在于，所述横向联邦和纵向联邦联合方法包括：/n获取可利用公共信息，并将所述可利用公共信息输入预设纵向联邦服务方，获得向量信息；/n基于所述向量信息，对所述预设纵向联邦服务方的纵向联邦模型进行训练，更新各预设强化学习模型的网络权重；/n定期将更新后的各所述预设强化学习模型输入预设横向联邦服务器，对更新后的各所述预设强化学习模型进行迭代更新。/n
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