[发明专利]联邦学习参与方贡献度量方法、装置、存储介质及设备在审
| 申请号： | 202111215543.1 | 申请日： | 2021-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN113947213A | 公开（公告）日： | 2022-01-18 |
| 发明（设计）人： | 章枝宪;李鑫超;周旭华;杨诗友;尹虹舒 | 申请（专利权）人： | 中国电信股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京律智知识产权代理有限公司 11438 | 代理人： | 孙宝海;袁礼君 |
| 地址： | 100033 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种联邦学习参与方贡献度量方法、装置、存储介质及设备，涉及机器学习技术领域。该方法包括：确定联邦学习建模任务的各参与方的各特征对训练得到的联邦学习模型的沙普利值的边际贡献量，其中，所述各特征是所述各参与方提供的用于训练所述联邦学习模型的数据集中的特征；确定所述各参与方的所有特征的沙普利值的边际贡献量的总和，得到所述各参与方对所述联邦学习模型的贡献量。本公开实施例可更加客观的反映出联邦学习的各参与方对联邦学习模型的贡献价值，提高了评估参与方对联邦学习模型贡献价值的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 参与 贡献 度量 方法 装置 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
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