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申请/专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
摘要：本申请提供一种联邦学习的数据处理方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：确定目标参与方的本地数据对应的本地类别分布；将所述本地类别分布发送至服务器，以供所述服务器根据各个参与方的本地类别分布，确定全局类别分布，并根据各个参与方的分布相似度和所述全局类别分布，确定各个参与方的贡献度；获取所述服务器发送的目标参与方的贡献度，并根据所述贡献度，对利用本地数据训练得到的本地模型添加噪声，得到加噪后的模型，并将所述加噪后的模型发送给所述服务器，以供所述服务器根据各个参与方发送的加噪后的模型得到聚合模型。
主权项：1.一种联邦学习的数据处理方法，其特征在于，应用于多个参与方中的任一目标参与方，所述方法包括：确定目标参与方的本地数据对应的本地类别分布；将所述本地类别分布发送至服务器，以供所述服务器根据各个参与方的本地类别分布，确定全局类别分布，并根据各个参与方的分布相似度和所述全局类别分布，确定各个参与方的贡献度；获取所述服务器发送的目标参与方的贡献度，并根据所述贡献度，对利用本地数据训练得到的本地模型添加噪声，得到加噪后的模型，并将所述加噪后的模型发送给所述服务器，以供所述服务器根据各个参与方发送的加噪后的模型得到聚合模型；其中，所述本地类别分布用于表征所述目标参与方的本地数据在多个类别上的分布情况，所述全局类别分布用于表征多个参与方的本地数据在多个类别上的分布情况，任一参与方对应的分布相似度用于表征该参与方的本地数据分布与所述全局类别分布的相似度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国联合网络通信集团有限公司 一种联邦学习的数据处理方法、装置、设备、介质及产品
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