一种联邦学习业务的处理方法、装置、设备以及系统.pdf
一吃****昕靓
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一种联邦学习业务的处理方法、装置、设备以及系统.pdf
本发明提供一种联邦学习业务的处理方法、装置、设备以及系统,方法包括:接收目标对象的请求;根据所述请求,与所述目标对象进行联邦学习业务的交互处理。本发明的方案能够实现开通联邦学习业务的终端进行信令交互和业务管理;同时,充分发挥了运营商现有IP多媒体子系统网络和数据网络的优势以及拥有广大终端客户的优势。
一种联邦学习中的业务数据处理方法、装置以及设备.pdf
本说明书实施例公开了一种联邦学习中的业务数据处理方法、装置以及设备。方案包括:确定联邦学习中的所要执行的同态操作;根据联邦学习的参与方提供的业务数据,确定同态操作所要使用的整数参数;将整数参数转换为多个片段整数,片段整数的位数少于整数参数的位数;通过GPU获取多个片段整数,根据多个片段整数,为GPU的多个算术逻辑单元分配相应的同态乘法和/或同态加法,以通过相应的多个GPU线程并行执行,完成同态操作。
联邦学习特征选择方法、装置、系统以及电子设备.pdf
本发明实施例提供了一种联邦学习特征选择方法、装置、系统以及电子设备,该方法包括:通过参与方以及发起方分别获取本地的预设用户特征;根据预设用户特征,预设用户特征对应的目标评价参数值;基于该目标评价参数值,确定每种预设用户特征对应的目标评价分值;根据目标评价分值,选取目标评价分值满足预设条件的特征作为目标用户特征。本发明实施例中通过基于目标评价参数值来计算每种预设用户特征对应的目标评价分值,后续再根据该目标评价分值选择目标用户特征用于进行模型训练。这样,提高了联邦学习建模时特征选取的合理性,避免了现有技术中线
用于联邦特征工程的数据处理方法、装置、设备以及介质.pdf
本公开提供了用于联邦特征工程的数据处理方法、装置、设备以及介质,涉及深度学习领域。具体实现方案为:接收业务方发送的样本数据的第一样本标识、与第一样本标识对应的密文标签以及接收数据方发送的样本数据的第二样本标识;根据第一样本标识以及第二样本标识,确定目标样本标识发送给数据方;根据密文标签以及目标样本标识,确定出目标密文标签发送给数据方;响应于接收到数据方基于目标样本标识以及目标密文标签进行特征分桶后计算得到的各分桶的第一标签之和以及第二标签之和,基于目标密文标签、各分桶的第一标签之和以及第二标签之和,计算以
联邦学习方法、装置以及设备.pdf
本说明书实施例公开了联邦学习方法、装置以及设备。方案包括:确定根据客户端之间的相似度进行聚类得到的多个客户端组,以及客户端组中的代表客户端;通过代表客户端,向客户端组发送训练请求;接收代表客户端反馈的客户端组中部分客户端的训练数据,部分客户端由预先训练的弹性上传预测模型根据客户端状态确定;通过训练数据确定梯度数据,并向代表客户端发送梯度数据,以使客户端组中的客户端进行梯度更新。