[发明专利]基于Soft GBDT的跨特征联邦学习方法、预测方法有效
| 申请号： | 202110806104.1 | 申请日： | 2021-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN113435537B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 周一竞;孟丹;李宏宇;李晓林 | 申请（专利权）人： | 同盾控股有限公司;同盾科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京律智知识产权代理有限公司 11438 | 代理人： | 王辉;阚梓瑄 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本公开是关于一种基于Soft GBDT的跨特征联邦学习方法、数据预测方法及装置，涉及机器学习技术领域，该基于Soft GBDT的跨特征联邦学习方法包括：利用Soft GBDT计算第一特征数据在Soft GBDT中的第一内节点的第一线性回归部分；计算第一线性回归部分以及第二线性回归部分在Soft GBDT中的叶子节点的输出值，并计算Soft GBDT中所包括的当前软决策树的局部损失函数；根据局部损失函数计算Soft GBDT的全局损失函数，并根据全局损失函数计算第一内节点的第一梯度，以对Soft GBDT的第一内节点的参数进行更新。本公开有利于加快模型训练速度，提高模型训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 soft gbdt 特征 联邦 学习方法 预测 方法 | ||
【主权项】：
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