[发明专利]联邦学习模型训练方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种联邦学习模型训练方法，其特征在于，所述联邦学习模型训练方法应用于联邦学习系统，所述联邦学习系统包括多个客户端，所述联邦学习方法包括：

获取各所述客户端所拥有的训练数据的数据特征；

根据所述数据特征在各所述客户端生成相同特征维度的代用数据；

基于各所述客户端所拥有的所述训练数据与所述代用数据进行联邦学习模型训练。

2.如权利要求1所述的联邦学习模型训练方法，其特征在于，所述根据所述数据特征在各所述客户端生成相同特征维度的代用数据的步骤，包括：

检测全部所述训练数据的所述数据特征中，不同于当前所述客户端所拥有训练数据的第一数据特征的第二数据特征；

根据所述第二数据特征在当前所述客户端生成与所述第二数据特征所对应的代用数据。

3.如权利要求2所述的联邦学习模型训练方法，其特征在于，所述根据所述第二数据特征在当前所述客户端生成与所述第二数据特征所对应的代用数据的步骤，包括：

在当前所述客户端，调用数据生成模型生成与所述第二数据特征对应的待确认数据；

在拥有所述第二数据特征对应训练数据的所述客户端，调用数据判别模型将所述待确认数据确定为与所述第二特征维度对应的代用数据。

4.如权利要求3所述的联邦学习模型训练方法，其特征在于，所述调用数据判别模型，将所述待确认数据确定为与所述第二特征维度对应的代用数据的步骤，包括：

调用所述数据判别模型检测所述待确认数据是否符合预设要求；

在检测到所述待确认数据符合预设要求时，将所述待确认数据确定为与所述第二特征维度对应的代用数据。

5.如权利要求1至4所述的联邦学习模型训练方法，其特征在于，所述根据所述第二数据特征在当前所述客户端生成与所述第二数据特征所对应的代用数据的步骤，还包括：

调用数据生成模型，生成与全部所述训练数据对应的全部所述待确认数据。

6.如权利要求1所述的联邦学习模型训练方法，其特征在于，所述基于各所述客户端所拥有的所述训练数据与所述代用数据进行联邦学习模型训练的步骤，包括：

调用当前所述客户端所拥有的所述训练数据以及所述代用数据进行联邦学习模型训练，获得模型参数更新。

7.一种联邦学习模型训练装置，其特征在于，所述联邦学习模型训练方法应用于联邦学习系统，所述联邦学习系统包括多个客户端，所述联邦学习模型训练装置包括：

获取模块，用于获取各所述客户端所拥有的训练数据的数据特征；

数据生成模块：用于根据所述数据特征在各所述客户端生成相同特征维度的代用数据；

模型训练模块，用于基于各所述客户端所拥有的所述训练数据与所述代用数据进行联邦学习模型训练。

8.如权利要求7所述的联邦学习模型训练方法，其特征在于，所述数据生成模块，包括：

第一检测单元，用于检测全部所述训练数据的所述数据特征中，不同于当前所述客户端所拥有训练数据的第一数据特征的第二数据特征；

生成单元，用于根据所述第二数据特征在当前所述客户端生成与所述第二数据特征所对应的代用数据。

9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的联邦学习模型训练程序，所述联邦学习模型训练程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的联邦学习模型训练方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，应用于计算机，所述存储介质上存储有联邦学习模型训练程序，所述联邦学习模型训练程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的联邦学习模型训练方法的步骤。