[发明专利]基于纵向联邦学习的模型训练方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 202111405979.7 | 申请日： | 2021-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN114118442A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 李鑫超;章枝宪;周旭华;杨诗友;尹虹舒 | 申请（专利权）人： | 中国电信股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京律智知识产权代理有限公司 11438 | 代理人： | 孙宝海;袁礼君 |
| 地址： | 100033 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于纵向联邦学习的模型训练方法、系统、设备及介质，所述方法包括步骤：当前参与方获取自身对应的待训练模型和训练样本；所述当前参与方基于所述待训练模型，计算得到所述训练样本对应的第一预测值，并将所述第一预测值发送至异步辅助器；所述异步辅助器基于所述预设损失函数、预设标签值和所述第二预测值，计算得到当前参与方基于所述训练样本的真实值；所述当前参与方基于所述第一预测值和所述真实值，计算得到梯度；所述当前参与方基于所述梯度，对所述待训练模型的参数进行更新，更新后的模型作为下一轮迭代的待训练模型或者当前参与方的最终模型；本申请实现了上述模型的异步训练，提高了模型训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 纵向 联邦 学习 模型 训练 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
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