[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在审
| 申请号： | 201910733943.8 | 申请日： | 2019-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN110428058A | 公开（公告）日： | 2019-11-08 |
| 发明（设计）人： | 程勇;李苏毅;刘洋;陈天健 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 方昊佳 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种联邦学习模型训练方法、装置、终端设备及存储介质，该联邦学习模型训练方法包括：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。本发明解决了纵向联邦学习对联邦学习模型进行模型训练时，整体计算复杂度高，并且各参与者之间通信开销大，从而造成联邦学习的应用场景受限的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 模型训练 客户端 学习 存储介质 数据特征 训练数据 终端设备 特征维度 通信开销 应用场景 整体计算 复杂度 受限 | ||
【主权项】：
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。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳前海微众银行股份有限公司，未经深圳前海微众银行股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910733943.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
