[发明专利]一种纵向联邦模型训练方法及系统在审
| 申请号： | 202210916876.5 | 申请日： | 2022-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN115169586A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 周筝;陈少伟;阮安邦 | 申请（专利权）人： | 北京八分量信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/71 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 胡晓静 |
| 地址： | 100102 北京市朝阳区崔*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种纵向联邦模型训练方法及系统，应用于有标签的第一数据方，该方法包括：通过基于标签计算所有样本的样本特征梯度；接收第二数据方发送的特征排序表；将样本特征梯度和特征排序表进行整合得到梯度统计信息；根据梯度统计信息和特征标识对第一数据方的模型进行更新。本发明仅通过己方的样本特征梯度和第二数据方的特征排序表就可以实现对己方模型的训练，避免了现有的联邦算法中多次重复加密解密的操作简化了模型训练的过程，同时减少了的通讯次数提高了训练效率，由于不存在多次数据往来，降低了数据往来过程中数据泄露的风险，提高了安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 纵向 联邦 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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