[发明专利]一种联邦学习方法及联邦学习系统在审
| 申请号： | 202111486280.8 | 申请日： | 2021-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN114266293A | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 娄思源 | 申请（专利权）人： | 浙江网商银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 徐晨影 |
| 地址： | 310012 浙江省杭州市西湖区*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种联邦学习方法及联邦学习系统。方法包括：在联邦学习用于训练的目标模型确定特征配置前，联邦学习的成员对象按照所述联邦学习的数据仓库的数据结构化配置，对本地的私有数据进行预处理；以及，联邦学习的成员对象基于多方安全计算协议，将预处理后的私有数据发送至所述集中计算平台，以由所述集中计算平台上传至数据仓库。在所述目标模型确定特征配置后，所述集中计算平台根据所述目标模型的特征配置，对所述数据仓库记录的私有数据进行特征提取，得到适用于训练所述目标模型的特征数据；以及，所述集中计算平台基于提取到的特征数据，对所述目标模型进行训练，并将所述目标模型的训练结果发送至所述联邦学习的成员对象。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习方法 学习 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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