[发明专利]联邦学习建模优化方法、设备、可读存储介质及程序产品在审
申请号: | 202111154625.X | 申请日: | 2021-09-29 |
公开(公告)号: | CN113869533A | 公开(公告)日: | 2021-12-31 |
发明(设计)人: | 康焱;吴岳洲 | 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: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人: | 王径武 |
地址: | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本申请公开了一种联邦学习建模优化方法、设备、可读存储介质及程序产品,应用于第一设备,所述联邦学习建模优化方法包括:获取特征提取模型生成的第一样本特征,以及待训练特征生成模型生成的第二样本特征;通过待训练特征判别模型判别第一样本特征和第二样本特征,迭代优化待训练特征生成模型,得到特征生成模型;将特征生成模型和分类模型发送至第二设备,以供第二设备依据各第一设备发送的特征生成模型和分类模型,迭代优化全局特征生成模型和全局分类模型,以供第一设备依据迭代优化的全局特征生成模型和全局特征分类模型,构建目标特征提取模型和目标分类模型。本申请解决了联邦学习方法存在泄露参与方数据隐私的风险的技术问题。 | ||
搜索关键词: | 联邦 学习 建模 优化 方法 设备 可读 存储 介质 程序 产品 | ||
【主权项】:
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