[发明专利]一种基于神经通路的图垂直联邦数据增强方法与装置在审
| 申请号： | 202210138124.0 | 申请日： | 2022-02-15 |
| 公开（公告）号： | CN114550737A | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;黄国瀚;刘涛;李荣昌;俞山青;赵云波 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G10L21/02 | 分类号： | G10L21/02;G10L25/30;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经通路的图垂直联邦数据增强方法与装置，首先构建具有奖励机制的图垂直联邦学习框架；在训练过程中，通过计算本地模型神经元激活值，根据其与模型每一层输入的梯度关系，获得本地模型的逆向神经通路，通过模型神经通路寻找有利于中心服务器模型性能的图拓扑结构；再通过计算本地模型神经元激活值，根据其与模型每一层输入的梯度关系，获得本地模型的逆向神经通路，通过模型神经通路寻找有利于中心服务器模型性能的节点特征；然后基于寻找到的图拓扑结构和节点特征，对本地数据进行数据增强；最后将经过增强后的本地数据继续用于图垂直联邦学习模型的训练，从而提高本地参与方在图垂直联邦模型中的贡献度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经 通路 垂直 联邦 数据 增强 方法 装置 | ||
【主权项】：
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