[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

专利信息
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】:
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