一种基于联邦生成模型的多业务数据生成方法和装置

    公开(公告)号:CN112819180A

    公开(公告)日:2021-05-18

    申请号:CN202110100171.1

    申请日:2021-01-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于联邦生成模型的多业务数据生成方法和装置,属于机器学习领域,所述方法包括:S1:利用协调方将初始模型下发至多个持有不同业务数据集的参与方;S2:多个参与方使用本地业务数据集对初始模型进行训练分别得到本地鉴别器、本地分类器和对应多个业务的本地生成器;S3:至少一个参与方将本地鉴别器和本地分类器发送给协调方;S4:协调方对接收的本地鉴别器和本地分类器分别进行联邦聚合得到联邦鉴别器和联邦分类器,并发送给参与方;S5:各个参与方利用联邦鉴别器和联邦分类器训练本地生成器,得到更新生成器生成多业务数据。本发明能够在保证神经网络训练效率和业务数据共享安全性的同时,实现多业务数据集的分类与生成。

    一种基于联邦生成模型的多业务数据生成方法和装置

    公开(公告)号:CN112819180B

    公开(公告)日:2021-10-15

    申请号:CN202110100171.1

    申请日:2021-01-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于联邦生成模型的多业务数据生成方法和装置,属于机器学习领域,所述方法包括:S1:利用协调方将初始模型下发至多个持有不同业务数据集的参与方;S2:多个参与方使用本地业务数据集对初始模型进行训练分别得到本地鉴别器、本地分类器和对应多个业务的本地生成器;S3:至少一个参与方将本地鉴别器和本地分类器发送给协调方;S4:协调方对接收的本地鉴别器和本地分类器分别进行联邦聚合得到联邦鉴别器和联邦分类器,并发送给参与方;S5:各个参与方利用联邦鉴别器和联邦分类器训练本地生成器,得到更新生成器生成多业务数据。本发明能够在保证神经网络训练效率和业务数据共享安全性的同时,实现多业务数据集的分类与生成。

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