[发明专利]联邦学习建模优化方法、设备、介质及产品在审
| 申请号： | 202110732841.1 | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113344223A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 康焱;范力欣 | 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;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 邝艳菊 |
| 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： | 本申请公开了一种联邦学习建模优化方法、设备、介质及产品，应用于第一方，包括：提取第一方待训练样本及其对应的预设真实标签；基于待训练第一方底端特征提取模型，将第一方训练样本和预设第一方底端护照数据共同转换为第一方训练中间输出；基于第一方训练中间输出、预设真实标签、预设第一方顶端护照数据以及待训练顶端预测模型，联合各第二方生成的第二方训练中间输出，计算待训练顶端预测模型对应的模型总损失；基于所述模型总损失，优化待训练第一方底端特征提取模型和待训练顶端预测模型，获得第一方底端特征提取模型和顶端预测模型。本申请解决了联邦学习建模时计算效率低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 建模 优化 方法 设备 介质 产品 | ||
【主权项】：
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