[发明专利]横向联邦学习建模优化方法、设备、介质及程序产品在审
| 申请号： | 202110859994.2 | 申请日： | 2021-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN113516254A | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 何元钦 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 薛福玲 |
| 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： | 本申请公开了一种横向联邦学习建模优化方法、设备、介质及程序产品，应用于第一设备，所述横向联邦学习建模优化方法包括：接收第二设备下发的全局表征映射模型；利用对比学习和全局表征映射模型，优化本地表征映射模型；第二设备利用对比学习和上传的优化后的本地表征映射模型，迭代训练得到目标全局表征映射模型；接收第二设备下发的目标全局表征映射模型，并利用对比学习和目标全局表征映射模型，迭代训练得到目标本地表征映射模型；基于携带样本标签的标签样本，对目标本地表征映射模型对应的样本预测模型进行基于横向联邦学习的模型微调训练优化，得到目标横向联邦预测模型。本申请解决了横向联邦学习建模的应用场景的局限性高的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 横向 联邦 学习 建模 优化 方法 设备 介质 程序 产品 | ||
【主权项】：
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