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本发明公开了一种多方构建联邦学习模型的方法及装置，包括：参与方针对自身存储的任一重叠用户的用户样本，将用户样本的各特征值输入特征提取模型，得到用户样本的第一向量，第一向量是各特征值经特征提取模型的中间层处理后的各输出值，再针对自身存储的任一重叠用户的用户样本，通过重叠用户在标签提供方的标签值，确定用户样本的各关键特征及各关键特征的第二向量，最后根据各重叠用户的样本向量进行联邦子模型训练，得到联邦子模型，其中，样本向量包括第一向量和第二向量，联邦子模型用于汇总为联邦学习模型，根据样本向量，对高维稀
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112396189 A
(43)申请公布日 2021.02.23
(21)申请号 202011359469.6
(22)申请日 2020.11.27
(71)申请人 中国银联股份有限公司
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