一种基于纵向联邦学习的数据回归方法及电子装置
基本信息
| 申请号 | CN202111555002.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114186263A | 公开（公告）日 | 2022-03-15 |
| 申请公布号 | CN114186263A | 申请公布日 | 2022-03-15 |
| 分类号 | G06F21/60（2013.01）I;G06F21/62（2013.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 吴铭侃;王湾湾;王波;黄一珉;付海燕;何浩 | 申请（专利权）人 | 深圳市洞见智慧科技有限公司 |
| 代理机构 | 大连东方专利代理有限责任公司 | 代理人 | 李馨 |
| 地址 | 116024辽宁省大连市高新园区凌工路2号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种基于纵向联邦学习的数据回归方法及电子装置。方法包括：第一客户端和第二客户端分别由本地数据库读取训练数据，初始化本地模型参数；第一客户端和第二客户端分别计算各自的指数数据，所述第二客户端基于公钥将自身计算的指数数据加密后发送至第一客户端；第一客户端计算得到加密后数据特征梯度的部分表达式；所述第一客户端和第二客户端分别得到各自本地回归模型的的梯度，并对梯度加上噪声掩码然后发送给服务器端解密；服务器端对第一客户端和第二客户端发送的梯度数据进行解密并发回第一客户端和第二客户端分别对梯度去噪得到原始梯度，利用新的梯度更新模型参数，得到新一轮的模型参数。 |
