[发明专利]一种基于联邦学习的单方实时预测算法在审
| 申请号： | 202211145722.7 | 申请日： | 2022-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN115600689A | 公开（公告）日： | 2023-01-13 |
| 发明（设计）人： | 怀朋;喻博;沈华杰;徐潜;贺伟 | 申请（专利权）人： | 天翼电子商务有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100037 北京市西*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的单方实时预测算法，包括以下步骤：(1)发起方A创建常规的联邦学习模型任务，并通过隐私通信通知所有参与方启动相应的算法任务；(2)各个参与方B、C初始化参与方模型算法结构和参与数据，保证所有的参与模型训练的数据的关键字ID，在各个参与方上都有相应的维度特征。本发明通过T‑S算法训练出的Student模型，可以摆脱分布式纵向联邦学习的限制，达到真正意义上的实时预测，并且预测效率大大提升，甚至Student预测模型的在T‑S算法下，预测的准确度要高于联邦模型；DVFL‑URP算法可以使局部模型student获取和联邦学习模型teacher相媲美的准确度，同时可以实时预测己方数据所对应的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 单方 实时 预测 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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