[发明专利]联邦迁移学习的数据处理方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202011393430.6 | 申请日： | 2020-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN112381236A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 康焱;刘洋 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 张志江 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦迁移学习的数据处理方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：通过第一样本、第二样本以及多个特征提取模型，确定各个第一特征提取模型；基于所述第一样本、第三样本、待训练预测模型以及第一特征提取模型，确定训练后的预测模型以及各个第二特征提取模型；基于所述第二样本、第四样本、训练后的预测模型以及第二特征提取模型，确定目标预测模型以及各个目标特征提取模型。本发明能够通过联邦迁移学习得到兼顾模型迁移和模型可解释的目标模型，通过目标特征提取模型对样本的知识进行迁移，实现了基于不同参与方的样本数据联邦构建模型，减少训练后的模型达到目标性能的时间耗费，提升计算机算力资源的利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 迁移 学习 数据处理 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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