[发明专利]一种基于纵向联邦学习的模型贡献度评估系统在审
| 申请号： | 202110571771.6 | 申请日： | 2021-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN113254943A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 戴夫;王湾湾;何浩;姚明 | 申请（专利权）人： | 深圳市洞见智慧科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 丁芸;赵元 |
| 地址： | 518118 广东省深圳市福田区福田街*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明实例提供的一种基于纵向联邦学习的模型贡献度评估系统，应用于信息技术领域，为了解决联邦学习场景下，如何对参与方数据贡献度评估、和利益进行分配而提出。该系统从训练数据集中抽取目标样本；基于目标样本随机生成扰动样本，计算目标样本和扰动样本之间的匹配度，通过预设函数对扰动样本进行预处理，将扰动样本输入已训练好的联邦学习模型，得到扰动样本对应的标签信息，根据匹配度得分、标签信息和处理后的扰动样本，通过带权线性回归函数，计算多个参与方的各特征对应的贡献度，实现联邦学习模型收益在不同参与方之间的合理分配。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 纵向 联邦 学习 模型 贡献 评估 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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