[发明专利]联邦集成学习方法、装置、设备和存储介质在审
| 申请号： | 202111261571.7 | 申请日： | 2021-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN114330756A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 程勇;蒋杰;韦康;刘煜宏;陈鹏;陶阳宇 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 王娟 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开的实施例提供了一种联邦集成学习方法、装置、设备和计算机可读存储介质。该方法通过在各个参与方本地基于指数机制的差分隐私进行特征选择和模型选择，并将所选择的训练模型发送至联邦服务器用于集成融合，从而生成性能更优的联邦集成模型。通过该方法能够以明文形式将所选择的训练模型的参数发送至联邦服务器，而无需使用任何密码学方法，避免了基于密码学方法的密文膨胀问题，从而在保证无数据泄露风险的情况下实现更高效且低通信开销的联邦学习。此外，本公开的实施例所提供的方法还可以通过在参与方之间进行训练模型的直接传输而支持仅有两个参与方的场景，并且支持在无需联邦服务器的情况下多个参与方之间的直接通信与模型融合。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 集成 学习方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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