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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本实施例提供基于联邦学习的特征提取方法和装置、电子设备、介质，属于机器学习技术领域。该方法包括：与第二参与方相互发送己方的原始特征数据；根据特征数据集的特征维度从特征数据集提取出目标特征；根据目标特征和原始本地模型的模型参数计算出原始本地模型的预测值；对己方的预测值进行加密处理得到加密目标梯度，并与第二参与方相互发送己方的加密目标梯度；根据第二参与方发送的加密目标梯度计算目标损失；根据己方的目标损失计算共线性量化因子；根据己方计算的共线性量化因子将相应的目标特征确定为待分析的最终特征。本公开实施例可以针对性地提取特征，提高特征提取的准确性和效率，为后续的模型训练提升训练速度、提高模型的准确率。
主权项：1.一种基于联邦学习的特征提取方法，应用于第一参与方，其特征在于，包括：与第二参与方相互发送己方的原始特征数据；根据特征数据集的特征维度从所述特征数据集提取出目标特征；其中，所述特征数据集包括己方的原始特征数据和第二参与方发送的原始特征数据；根据所述目标特征和原始本地模型的模型参数计算出所述原始本地模型的预测值；对己方的预测值进行加密处理得到加密目标梯度,并与所述第二参与方相互发送己方的加密目标梯度；根据所述己方的加密目标梯度计算目标损失；根据己方的目标损失计算共线性量化因子；根据己方计算的共线性量化因子将相应的目标特征确定为待分析的最终特征；其中，所述对己方的预测值进行加密处理得到加密目标梯度，并与所述第二参与方相互发送己方的加密目标梯度，包括：对己方的预测值进行同态加密处理，得到加密梯度；与所述第二参与方相互发送己方的加密梯度；根据己方的预测值和所述第二参与方发送的加密梯度，计算目标梯度；根据己方的目标梯度和己方的目标特征计算出所述加密目标梯度；与所述第二参与方相互发送己方的加密目标梯度。
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权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于联邦学习的特征提取方法和装置、电子设备、介质
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