技术编号：34730646
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。.本发明涉及联邦学习领域，尤其涉及一种联邦学习预测阶段隐私保护方法及系统。背景技术.联邦学习federated learning-fl是一种分布式机器学习技术，核心思想是通过在多个拥有本地数据的数据源之间进行分布式模型训练，在不需要交换本地个体或样本数据前提下，仅通过交换模型参数或中间结果的方式，构建基于虚拟融合数据下的全局模型，实现数据隐私保护和数据共享计算的平衡，即“数据可用不可见”、“数据不动模型动”的应用新范式。根据训练数据在不同参与方之间的数据特征空间和样本id空间的分布情况，联邦...
注意：该技术已申请专利，请尊重研发人员的辛勤研发付出，在未取得专利权人授权前，仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权，增加技术思路，做技术知识储备，不适合论文引用。
请注意，此类技术没有源代码，用于学习研究技术思路。