[发明专利]联邦学习模型的数据处理方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202110610449.X | 申请日： | 2021-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN113326948A | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 陈伟敬;陈天健;范涛;马国强 | 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： | 高天华;张颖玲 |
| 地址： | 518052 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请提供了一种联邦学习模型的数据处理方法、装置，应用于第一参与方设备；方法包括：获取用作联邦学习模型的训练样本的特征集合，特征集合包括：具有标签信息的第一参与方所提供的特征、以及至少一个第二参与方提供的特征；获取特征集合所包括的多个特征子集，并构建对应各特征子集的联邦学习模型的模型输入；将构建的各模型输入分别输入至联邦学习模型，得到对应各模型输入的预测结果，并将训练样本输入至联邦学习模型，得到对应训练样本的目标预测结果；基于得到的各预测结果及目标预测结果，确定特征集合中各特征对应目标预测结果的贡献信息。通过本申请，能够精确衡量单条样本中每个特征的贡献信息以及衡量第二参与方的贡献信息。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 模型 数据处理 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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