[发明专利]图神经网络模型训练方法、装置及系统有效
| 申请号： | 202010096248.8 | 申请日： | 2020-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN110929870B | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 陈超超;王力;周俊 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 林锦辉;刘景峰 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书实施例提供用于经由多个数据拥有方来训练图神经网络模型的方法及装置。在该方法中，图神经网络模型被分割为判别模型以及多个图神经网络子模型。在进行模型训练时，各个数据拥有方将各自的特征数据子集提供给各自的图神经网络子模型，以得到各个节点的特征向量表示。各个数据拥有方从服务端接收判别模型，并使用各个节点的特征向量表示来得到各个节点的当前预测标签值，由此计算出各个数据拥有方处的当前损失函数，并基于当前损失函数来确定出判别模型的梯度信息以及更新各自的图神经网络子模型。各个数据拥有方将各自的梯度信息提供给服务端，以供服务端来更新判别模型。利用该方法，能够保证各个数据拥有方处的私有数据的数据安全。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
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