[发明专利]一种在联邦学习场景下的数据集划分方法及系统在审
| 申请号： | 202011455586.2 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112686388A | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 苏新铎;陈建良;田丰;陈光;戴晶帼;王丹丹 | 申请（专利权）人： | 广州广电运通金融电子股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州创智卓英知识产权代理事务所(普通合伙) 33324 | 代理人： | 唐超文 |
| 地址： | 510000 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种在联邦学习场景下的数据集划分方法及系统，其中方法包括：判断各联邦学习参与方提供的原始数据的数据分布是否一致；使用各联邦学习参与方提供的原始数据和模型测试数据训练形成联邦分类模型；将归属于各联邦学习参与方的原始数据输入到联邦分类模型中，联邦分类模型输出模型输入数据为模型测试数据的概率；按照预测概率由高到低选取指定数量的模型输入数据作为数据归属的联邦学习参与方提供的用于验证模型性能的验证集，剩余的模型输入数据作为数据归属的联邦学习参与方提供的用于训练模型的训练集。本发明能够在联邦学习各参与方提供的数据中找到与测试数据集数据分布最相似的数据样本作为模型训练的验证集。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 场景 数据 划分 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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