[发明专利]联邦学习建模优化方法、设备、可读存储介质及程序产品在审
| 申请号： | 202110860096.9 | 申请日： | 2021-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN113516255A | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 何元钦 | 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 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 薛福玲 |
| 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、可读存储介质及程序产品，应用于联邦服务器，所述联邦学习建模优化方法包括：将各数据模态对应的初始全局特征提取模型分发至各数据模态对应的参与方设备，以供参与方设备基于本地私有训练样本，通过对比学习训练得到全局优化后的本地特征提取模型，依据全局优化后的本地特征提取模型生成目标模态公有样本表征；接收各参与方设备发送的目标模态公有样本表征，并将对各目标模态公有样本表征聚合为目标模态聚合样本表征；依据在公有数据集中选取的训练样本，以知识蒸馏和对比学习的方式，将各初始模型全局特征提取模型优化为对应的目标全局特征提取模型。本申请解决了横向联邦学习局限性强的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 建模 优化 方法 设备 可读 存储 介质 程序 产品 | ||
【主权项】：
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