[发明专利]基于联邦学习的用户数据分类方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202011085715.3 | 申请日： | 2020-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN112100295A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 王健宗;肖京;何安珣 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28;G06F21/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市世联合知识产权代理有限公司 44385 | 代理人： | 汪琳琳 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及信息安全技术领域，揭露一种基于联邦学习的用户数据分类方法、装置、设备及介质，其中方法包括获取训练数据，并通过训练数据训练本地模型，并基于每个训练循环期间本地模型的权重矩阵的变化梯度,生成梯度矩阵，将预先设定的上载速率的作为通道选择阈值，从计算结果中，选择符合所述通道选择阈值的通道，作为目标通道，并将目标通道中的梯度矩阵作为目标梯度矩阵；选择参数非零目标梯度矩阵，作为服务器的权重；根据服务器的权重，对本地模型进行更新，并根据更新后的本地模型对用户数据进行分类。本申请还涉及区块链技术，训练数据存储于区块链中。本申请通过生成更新后的本地模型，实现在用户数据分类时，保护用户隐私数据安全。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 用户 数据 分类 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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