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2023-06-17 发布于四川
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一种基于纵向联邦学习的模型贡献度评估系统.pdf

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本发明实例提供的一种基于纵向联邦学习的模型贡献度评估系统，应用于信息技术领域，为了解决联邦学习场景下，如何对参与方数据贡献度评估、和利益进行分配而提出。该系统从训练数据集中抽取目标样本；基于目标样本随机生成扰动样本，计算目标样本和扰动样本之间的匹配度，通过预设函数对扰动样本进行预处理，将扰动样本输入已训练好的联邦学习模型，得到扰动样本对应的标签信息，根据匹配度得分、标签信息和处理后的扰动样本，通过带权线性回归函数，计算多个参与方的各特征对应的贡献度，实现联邦学习模型收益在不同参与方之间的合理分配

(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 113254943 A (43)申请公布日 2021.08.13 (21)申请号 202110571771.6 (22)申请日 2021.05.25 (71)申请人深圳市洞见智慧科技有限公司

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