[发明专利]基于联邦学习的预测方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202010163973.2 | 申请日： | 2020-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN111401621B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 黄安埠;刘洋;殷磊 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F21/60;G06N3/098;G06N3/084 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 张婷 |
| 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： | 本发明提供一种基于联邦学习的预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据加密训练数据和本地特征训练数据对初始联邦预测模型进行训练，获得联邦预测模型；接收第二遥感设备传输的加密特征数据，所述加密特征数据由所述第二遥感设备对初始特征数据加密后获得；将所述加密特征数据和本地特征数据输入所述联邦预测模型，由所述联邦预测模型输出预测标签。由此，第一遥感设备和第二遥感设备通过联邦学习进行联合建模，实现了利用各遥感设备之间的数据进行高空联合建模，提升了利用高空数据建模的模型性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 预测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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