[发明专利]基于纵向联邦学习系统的模型训练方法、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202010813995.9 | 申请日： | 2020-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN112001500B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 夏正勋;杨一帆 | 申请（专利权）人： | 星环信息科技（上海）股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 200233 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于纵向联邦学习系统的模型训练方法、设备及存储介质。其中，方法包括：提取待训练模型的目标函数，待训练模型包括至少两类模型参数集，每个模型参数集对应匹配的训练数据集和/或训练数据标签集；对目标函数中包括的各数据项进行逐层解析，得到逻辑计划执行树；根据逻辑计划执行树中各树节点所使用的训练数据集和/或训练数据标签集，生成物理执行计划；根据物理执行计划，调度纵向联邦学习系统中的各设备对待训练模型中包括的各模型参数集进行训练。本发明实施例的方案，无需人工对纵向联邦学习的模型训练过程进行定制开发，简化了基于纵向联邦学习系统的模型训练过程。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 纵向 联邦 学习 系统 模型 训练 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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