[发明专利]纵向联邦学习系统优化方法、设备及可读存储介质在审
| 申请号： | 202010089045.6 | 申请日： | 2020-02-12 |
| 公开（公告）号： | CN111340247A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 郑会钿;范涛;马国强;谭明超;陈天健;杨强 | 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： | 王韬 |
| 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： | 本发明公开了一种纵向联邦学习系统优化方法、设备及可读存储介质，所述方法包括：接收所述第二设备发送的第二设备的加密精简中间结果，而后对所述第二设备的加密精简中间结果进行数据补齐，得到第二设备的加密补齐中间结果，最后利用所述第二设备的加密补齐中间结果计算得到所述第一设备中模型参数对应的加密第一梯度值，并基于所述加密第一梯度值更新所述第一设备的模型参数，循环迭代直到检测到满足预设停止条件时，得到训练完成的第一设备的目标模型参数。在纵向联邦训练中，通过减少参与设备的中间结果所包含的数据个数，从而减少了需要加密及通信的数据量，降低了加密和通信成本，同时极大的缩短了纵向联邦建模时间。 | ||
| 搜索关键词： | 纵向 联邦 学习 系统 优化 方法 设备 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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