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公开(公告)号：CN116992955A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310896524.2
申请日：2023-07-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/098 , G06N3/0464 , G16H50/30
Abstract: 本发明提出一种纵向联邦神经网络模型的训练方法，所述方法包括：S1、获取目标领域的多个数据集及其对应的一个标签集，每个数据集包括目标领域数据的多个特征向量，给每个本地网络分发一个数据集，将标签集分发给所述预测网络；S2、给每个本地网络的每个神经元设置权重参数并对其进行初始化；S3、对所述预测网络和多个本地网络基于其获得的数据进行多轮纵向联邦迭代训练直至每一本地网络均完成神经元删减，以得到训练好的纵向联邦神经网络模型。
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