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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
摘要：本申请公开了一种基于联邦学习的模型训练方法，包括：获取协调方发送的与当前参与方对应的预设数据长度的混淆因子数据组和混淆承诺；其中，混淆因子数据组和混淆承诺由协调方基于多个参与方提供的样本数据和参与方数量生成；根据混淆因子数据组和混淆承诺进行数据加密处理，得到当前参与方的加密数据；基于当前参与方的加密数据进行模型计算，得到当前参与方的计算结果；将当前参与方的计算结果发送至协调方，以获取协调方基于多个参与方的计算结果反馈的汇总计算结果，并根据汇总计算结果对模型参数进行调整。本申请技术方案降低了加密后密文数据的数据量，进而可以降低后续模型训练过程所涉及的数据量，从而提高模型训练效率。
主权项：1.一种基于联邦学习的模型训练方法，其特征在于，包括：获取协调方发送的与当前参与方对应的预设数据长度的混淆因子数据组和混淆承诺；其中，所述混淆因子数据组和混淆承诺由所述协调方基于多个参与方提供的样本数据和参与方数量生成；所述混淆因子数据组包括多个预设数据长度的混淆因子，所述混淆因子的数量与多个参与方提供的样本数据的数量相同，所述当前参与方对应的混淆承诺根据所述当前参与方的样本数据对应的混淆因子生成；根据所述混淆因子数据组和所述混淆承诺进行数据加密处理，得到所述当前参与方的加密数据；基于所述当前参与方的加密数据进行模型计算，得到所述当前参与方的计算结果；将所述当前参与方的计算结果发送至所述协调方，以获取所述协调方基于多个参与方的计算结果反馈的汇总计算结果，并根据所述汇总计算结果对模型参数进行调整。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳前海微众银行股份有限公司 基于联邦学习的模型训练方法
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