[发明专利]纵向联邦学习优化方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201911124536.3 | 申请日： | 2019-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN110851785B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 范涛;杨恺;陈天健;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： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06F17/18 |
| 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： | 本发明涉及金融科技技术领域，公开了一种纵向联邦学习优化方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取数据在主参与者中的加密数值集合，基于预设判定条件获取新数据在主参与者中的新加密数值集合；将加密数值集合和新加密数值集合作为目标数值集合发送至副参与者，以获取副参与者基于目标数值集合反馈的中间结果值；根据中间结果值计算主参与者中的主加密数据，并将所述主加密数据发送至协调者；接收所述协调者反馈的目标主梯度值，基于所述目标主梯度值更新所述主参与者中的本地模型参数，并继续执行所述获取数据在主参与者中的加密数值集合的步骤，直至所述协调者对应的纵向逻辑回归模型收敛。本发明降低了进行纵向联邦学习的通信量。 | ||
| 搜索关键词： | 纵向 联邦 学习 优化 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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