[发明专利]纵向联邦学习中的数据共享方法、系统及存储介质有效
| 申请号： | 202010048597.2 | 申请日： | 2020-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN111241567B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 康焱;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： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62;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： | 胡海国 |
| 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： | 本发明公开一种基于秘密共享的纵向联邦学习方法、系统及存储介质，该方法包括：联邦第一方初始化其预测模型的第一参数；基于秘密共享机制将其第一重叠样本第二份额和第一重叠样本标签第二份额发送至联邦第二方供第二方生成第二训练数据，接收第二方基于秘密共享机制发送的第二方第二重叠样本第一份额以生成第一训练数据；根据第一训练数据对其预测模型进行训练，计算第一损失值和第一梯度以更新第一参数，接收第二方发送的第二方根据第二训练数据对其预测模型进行训练时计算的第二损损失值；计算第一损失值和第二损失值的和，当第一损失值和第二损失值的和收敛时得到其训练好的预测模型，向第二方发送停止训练指令。本发明能够提升联邦学习效率。 | ||
| 搜索关键词： | 纵向 联邦 学习 中的 数据 共享 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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