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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开了一种纵向联邦学习训练加速方法、电子设备、存储介质及产品，实体包括服务器和若干客户端；为每个客户端的本地模型加入特征选择器；所述特征选择器根据其模型权重来量化相应特征的影响，进而通过sigmoid近似，以二进制掩码的方式过滤掉不重要的特征，重塑本地训练数据集；所述特征选择器的模型权重与客户端的本地模型的模型权重在梯度反向传递过程中一起更新。本发明涉及的技术包括特征权重评估技术，特征选择技术，基于传输控制协议思想自适应特征数量调整技术等。本发明能够在几乎不影响模型准确率的前提下，提高训练效率，同时抵抗滞后者对模型同步带来的负面影响。
主权项：1.一种纵向联邦学习训练加速方法，实体包括服务器和若干客户端；其特征在于：为每个客户端的本地模型加入特征选择器；所述特征选择器根据其模型权重来量化相应特征的影响，进而通过sigmoid近似，以二进制掩码的方式过滤掉不重要的特征，重塑本地训练数据集；所述特征选择器的模型权重与客户端的本地模型的模型权重在梯度反向传递过程中一起更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 纵向联邦学习训练加速方法、电子设备、存储介质及产品
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