[发明专利]联邦学习模型的数据处理方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 202110736203.7 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113326900A | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 陈伟敬;马国强;范涛;陈天健 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 刘星雨;张颖玲 |
| 地址： | 518052 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种联邦学习模型的数据处理方法、装置，应用于第一参与方设备；方法包括：获取用作联邦学习模型的训练样本的特征集合以及训练样本对应联邦学习模型的目标预测结果，对所特征集合中各特征进行组合，得到多个特征子集，获取各特征子集的权重分数，基于权重分数的大小，从多个特征子集采样得到多个目标特征子集；基于多个目标特征子集，以及目标特征子集对应联邦学习模型的预测结果，对线性回归模型进行训练，得到线性回归模型收敛时的模型参数；基于模型参数，确定特征集合中各特征对应所述目标预测结果的贡献信息。通过本申请，能够衡量单条样本中每个特征的贡献信息，同时能够有效减少模型的计算量，提高计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 模型 数据处理 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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