分布式联邦自学习构建方法、系统和可读存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202110962228.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113673598A | 公开（公告）日 | 2021-11-19 |
| 申请公布号 | CN113673598A | 申请公布日 | 2021-11-19 |
| 分类号 | G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 朱启峰;张霖涛 | 申请（专利权）人 | 翼健（上海）信息科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京沃杰永益知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 杨杰 |
| 地址 | 200000上海市长宁区长宁路999号6楼6256室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开的一种分布式联邦自学习构建方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：提取分训练端的训练数据进行无监督训练，获取训练结果以得到目标隐函数；提取每个所述分训练端的目标隐函数，结合总训练端的带标签数据以建立所述总训练端的训练数据合集；将所述训练数据合集输入到初始神经网络模型中进行监督训练，得到模拟输出结果；基于所述模拟输出结果与预设标签进行比对，直到比对结果达到预设阈值时，提取当前的神经网络模型作为目标模型，以完成所述分布式联邦自学习的构建。本发明采用自学习技术训练特征提取器的编码器以提取隐函数，再进行统一训练，训练效率更高、所需计算量更低、可保证数据隐私同时还可支持异类数据训练。 |
