[发明专利]一种基于联邦学习的超参数确定方法及装置有效
| 申请号： | 202010884802.9 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN111915023B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 郑龙飞;陈超超;王力;周俊 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种基于联邦学习的超参数确定方法及装置。该方法用于确定业务预测模型的超参数，该业务预测模型的多个计算层被划分为包含连续后M个计算层的第一部分模型和包含剩余计算层的第二部分模型，第一部分模型部署在服务器中，第二部分模型部署在多个训练成员中。在任意一次超参迭代过程中，服务器将第一超参数组中的多个超参数向量分别发送至对应的训练成员，并与多个训练成员之间，多次执行针对业务预测模型的模型迭代过程，在多次模型迭代过程完成后，利用安全聚合算法，基于多个训练成员利用各自的测试集得到的业务预测模型的分立预测性能值，确定聚合预测性能值，基于聚合预测性能值，更新第一超参数组。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 参数 确定 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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