[发明专利]联邦学习模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质在审
申请号: | 202110939079.4 | 申请日: | 2021-08-16 |
公开(公告)号: | CN113722987A | 公开(公告)日: | 2021-11-30 |
发明(设计)人: | 韩雨锦;杨恺;王虎;黄志翔;彭南博 | 申请(专利权)人: | 京东科技控股股份有限公司 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06F21/60;G06K9/62;G06N20/00 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 张梦瑶 |
地址: | 100176 北京市北京经济*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本申请提出一种联邦学习模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质,其中,训练方法包括:与数据提供方服务器进行样本对齐;生成特征编码集,以及将数据提供方服务器的特征编号和公钥发送至数据提供方服务器;将当前样本划分为训练集和验证集,并获取联邦学习模型的参数集;根据训练集、验证集、参数集和特征编码集,对联邦学习模型进行M次迭代训练;在M次迭代训练中每次迭代训练的过程中,若判断联邦学习模型满足早停条件,则控制M次迭代训练早停,并获取M次迭代训练中最后一次迭代训练得到的联邦学习模型的目标参数。由此,能够使训练更加高效,同时提升了建模效果,并且采用了早停策略避免模型出现过拟合的同时减少了复杂度。 | ||
搜索关键词: | 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】:
暂无信息
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