[发明专利]横向联邦学习建模优化方法、设备、介质及程序产品在审
| 申请号： | 202110964074.7 | 申请日： | 2021-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN113627086A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 范力欣;杨强;古瀚林;李博闻 | 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;G06N20/00;G06Q50/18 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 关向兰 |
| 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： | 本申请公开了一种横向联邦学习建模优化方法、设备、介质及程序产品，应用于联邦参与方，所述横向联邦学习建模优化方法包括：依据获取的训练任务数据集和目标白盒签名，通过对本地神经网络模型进行迭代训练更新，将目标白盒签名嵌入本地神经网络模型的网络参数中的预设签名位置，得到签名嵌入本地模型；将签名嵌入本地模型发送至横向联邦服务器，以供横向联邦服务器对各联邦参与方发送的签名嵌入本地模型进行聚合，得到聚合签名嵌入本地模型，其中，不同联邦参与方所具备的预设签名位置不同；基于聚合签名嵌入本地模型，优化签名嵌入本地模型，得到目标签名嵌入模型。本申请解决了分布式机器学习场景中AI模型知识产权保护安全性低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 横向 联邦 学习 建模 优化 方法 设备 介质 程序 产品 | ||
【主权项】：
暂无信息
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