[发明专利]基于联邦学习的数据处理方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201911158849.0 | 申请日： | 2019-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN110942154B | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 黄安埠 | 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： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 彭燕 |
| 地址： | 518027 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于联邦学习的数据处理方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习技术领域，用以解决训练联邦模型时的系统性能较差的问题；该方法包括：至少一个客户端通过本地样本生成器学习本地数据的数据特性，获得训练样本生成器并发送给服务器；服务器将至少一个客户端发送的训练样本生成器进行联邦聚合，得到联邦样本生成器并发送给至少一个客户端；至少一个客户端通过联邦样本生成器生成与其他客户端本地数据的数据特征一致的第一虚拟数据，将自身的本地数据和第一虚拟数据确定为目标数据。该方法中降低训练联邦模型的数据计算量，降低训练联邦模型所消耗的系统资源，提升训练联邦模型时的系统性能以及提升联邦模型的训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 数据处理 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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