[发明专利]联邦学习系统中的跨样本特征选择方法及联邦学习系统在审
| 申请号： | 202110818433.8 | 申请日： | 2021-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN113537361A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 周一竞;孟丹;李宏宇;李晓林 | 申请（专利权）人： | 同盾科技有限公司;同盾控股有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/16;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京律智知识产权代理有限公司 11438 | 代理人： | 孙宝海;袁礼君 |
| 地址： | 310012 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种联邦学习系统中的跨样本特征选择方法及联邦学习系统，所述方法包括：通过隐私计算的方式，对所有参与方所拥有样本的特征进行假设检验，得到样本中各个特征维度的检验统计量；每次对所有参与方所拥有样本的特征进行假设检验，将所述检验统计量处于预设统计量区间之外且距离最远的特征维度从样本中剔除，并对所有参与方所拥有样本的特征再次进行假设检验，直到样本中各个特征维度的检验统计量均处于所述预设统计量区间内，得到特征选择后的样本。本申请实施例能够提高特征选择的准确率以及效率。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 系统 中的 样本 特征 选择 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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