[发明专利]基于联邦学习系统的模型训练方法、装置、电子设备在审
| 申请号： | 202110322333.6 | 申请日： | 2021-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN113159327A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 吴玙;范涛;马国强;谭明超;魏文斌;郑会钿;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： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 刘晖铭;张颖玲 |
| 地址： | 518052 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于联邦学习系统的模型训练方法、装置；方法包括：获取至少两个模型训练标签对应的第一子模型的第一模型参数，以及相应第二子模型的第二模型参数；获取各模型训练标签的标签含义，并基于标签含义确定至少两个模型训练标签间的关联关系；基于至少两个模型训练标签间的关联关系，对至少两个第一模型参数及第二模型参数进行参数聚合，得到全局模型参数；将全局模型参数分发至各第一参与方设备、以及第二参与方设备，以使第一参与方设备及第二参与方设备，基于全局模型参数更新本地模型的模型参数。通过本申请，能够保证数据的安全性，提高模型的预测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 系统 模型 训练 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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