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横向联邦学习建模优化方法、设备、介质及程序产品【异议或纠错】

档案编号: CQ-131-9638-8142
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06F30/27;G06N20/00;G06Q50/18类
授权状态: 已授权
档案内容: 本申请公开了一种横向联邦学习建模优化方法、设备、介质及程序产品,应用于联邦参与方,所述横向联邦学习建模优化方法包括:依据获取的训练任务数据集和目标白盒签名,通过对本地神经网络模型进行迭代训练更新,将目标白盒签名嵌入本地神经网络模型的网络参数中的预设签名位置,得到签名嵌入本地模型;将签名嵌入本地模型发送至横向联邦服务器,以供横向联邦服务器对各联邦参与方发送的签名嵌入本地模型进行聚合,得到聚合签名嵌入本地模型,其中,不同联邦参与方所具备的预设签名位置不同;基于聚合签名嵌入本地模型,优化签名嵌入本地模型,得到目标签名嵌入模型。本申请解决了分布式机器学习场景中AI模型知识产权保护安全性低的技术问题。
附件下载:  (原始资料备查)

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