[发明专利]传染病概率预测模型的联邦学习方法、装置及相关设备有效
| 申请号： | 202110801132.4 | 申请日： | 2021-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN113345597B | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 刘广 | 申请（专利权）人： | 中国平安人寿保险股份有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/80 | 分类号： | G16H50/80;G06N20/20 |
| 代理公司： | 深圳国新南方知识产权代理有限公司 44374 | 代理人： | 代文成 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区益田路5033号*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种传染病概率预测模型的联邦学习方法、装置及相关设备，应用于人工智能技术领域，用于解决传染病概率预测模型的训练样本孤岛、用户样本数据保密性差的技术问题。本发明提供的方法包括：根据当前移动终端的用户数据得到本端用户特征，根据从中心服务器获取的在先梯度损失表进行训练并加密，得到当前移动终端的加密梯度和损失，接收在先移动终端发送的在先梯度损失表，当先梯度损失表不包括掩码区域时，将该先梯度损失表发送至中心服务器，新建并更新梯度损失表，当该先梯度损失表包括掩码区域时，对在先梯度损失表进行更新，通过循环对在后移动终端中的先梯度损失表进行判断、训练和更新，直到该传染病概率预测模型的损失函数收敛。 | ||
| 搜索关键词： | 传染病 概率 预测 模型 联邦 学习方法 装置 相关 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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