[发明专利]联邦学习建模的多环节自定义优化方法、装置、设备和存储介质在审
| 申请号： | 202211680135.8 | 申请日： | 2022-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN115982570A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 李善钧;元张毅;郭家清 | 申请（专利权）人： | 上海欣兆阳信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/2135;G06N20/00;G06F21/62 |
| 代理公司： | 上海申浩律师事务所 31280 | 代理人： | 孟咪 |
| 地址： | 200030 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种联邦学习建模的多环节自定义优化方法、装置、设备和存储介质。联邦学习建模的多环节自定义优化装置包括特征输入模块，特征工程模块，模型选择模块，超参数优化模块和模型训练模块。本申请提供的是一整套的优化方案，涵盖了特征工程优化、模型选择、超参数优化等环节，在模型训练的时候可以给使用方多种选择，能够用更高效的方式优化联邦模型，并得到更好的模型效果，节省算力资源和运行时间，可以解决隐私计算发起方调试模型时效率不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 建模 环节 自定义 优化 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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