[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： | 202111183940.5 | 申请日： | 2021-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN113947211A | 公开（公告）日： | 2022-01-18 |
| 发明（设计）人： | 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： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;H04L9/00;H04L9/40 |
| 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： | 罗岚 |
| 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；根据业务方服务器和数据提供方服务器的特征数量分别对业务方服务器和数据提供方服务器的特征进行编号，以生成特征编码集，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；获取联邦学习模型的当前样本集和训练参数集；根据当前样本集、训练参数集和特征编码集，对联邦学习模型进行M次迭代训练；以及获取第M次迭代训练得到的联邦学习模型的目标参数。由此，能够在保证建模效果的同时减少建模的复杂度，从而使业务方服务器与数据提供方服务器之间的联合训练更加高效，进而提高了建模效率。 | ||
| 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】：
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