[发明专利]联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品在审
| 申请号： | 202110287309.3 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN112926073A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 谭明超;马国强;范涛;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： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62;G06F21/64;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 刘瑞花 |
| 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： | 本申请公开了一种联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品，所述联邦学习建模优化方法包括：获取本地模型预测值，并基于预设第一随机数和预设第二随机数，对本地模型预测值进行加密，获得第一随机数加密值和第二随机数加密值；将第一随机数加密值和第二随机数加密值发送至第二设备，以供第二设备基于第一随机数加密值、第二随机数加密值和本地样本标签，生成各随机数加密中间参数；接收第二设备发送的各随机数加密中间参数，并基于各随机数加密中间参数，生成加密模型梯度和加密模型损失；基于加密模型损失和加密模型损失，优化待训练本地模型，获得目标联邦模型。本申请解决了基于联邦学习构建逻辑回归模型时安全性低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 建模 优化 方法 设备 介质 计算机 程序 产品 | ||
【主权项】：
暂无信息
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