[发明专利]联邦学习模型的训练方法、装置、电子设备、介质及产品在审
申请号: | 202111254690.X | 申请日: | 2021-10-27 |
公开(公告)号: | CN113988319A | 公开(公告)日: | 2022-01-28 |
发明(设计)人: | 衣志昊 | 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: | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人: | 赵翠萍;张颖玲 |
地址: | 518052 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本申请提供了一种联邦学习模型的训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品;应用于具有标签的主动方设备,方法包括:获取用于训练联邦学习模型的样本的样本标识,以及本地存储的样本的第一样本特征;发送携带样本标识的样本确定请求至至少一个被动方设备;其中,样本确定请求,用于被动方设备从本地样本特征库中,筛选得到对应样本标识的第二样本特征;接收被动方设备发送的对应样本确定请求的响应信息;当响应信息指示对应样本标识的第二样本特征筛选完成时,结合样本的第一样本特征及第二样本特征,训练联邦学习模型。通过本申请,能够提高筛选训练样本的准确性,有效提高联邦学习系统的建模效率。 | ||
搜索关键词: | 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 电子设备 介质 产品 | ||
【主权项】:
暂无信息
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