一种联邦学习方法及联邦学习系统
实质审查的生效
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。
基本信息
专利标题 :
一种联邦学习方法及联邦学习系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114266293A
申请号 :
CN202111486280.8
公开(公告)日 :
2022-04-01
申请日 :
2021-12-07
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
娄思源
申请人 :
浙江网商银行股份有限公司
申请人地址 :
浙江省杭州市西湖区学院路28-38号德力西大厦1幢15-17层
代理机构 :
北京国昊天诚知识产权代理有限公司
代理人 :
徐晨影
优先权 :
CN202111486280.8
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62 G06N20/20
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-19 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20211207
申请日 : 20211207
2022-04-01 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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