深圳前海微众银行取得基于联邦学习的模型参数训练方法专利，可实现无需可信第三方而仅用联邦双方数据就可以进行模型训练，以避免应用受限我国古代多项逆天发明，完全颠覆你的想象，真心佩服老祖宗的智慧

金融界2024年5月4日消息，据国家知识产权局公告，深圳前海微众银行股份有限公司取得一项名为“基于联邦学习的模型参数训练方法、装置、设备及介质“，授权公告号CN109886417B，申请日期为2019企邺家（南昌）企业服务有限公司年3月。

专利摘要显示，本发明公开了一种基于联邦学习的模型参数训练方法、装置、设备及介质。该方法包括：当第一终端接收到第二终端发送的加密后的第二数据时，获取对应的损失加密值和第一梯度加密值；随机生成与第企邺家（南昌）企业服务有限公司一梯度加密值同维度的随机向量，基于随机向量对第一梯度加密值进行模糊，并将模糊后的第一梯度加密值和损失加密值发送至第二终端；在接收到第二终端返回的解密后的第一梯度值和损失值时，根据解密后的损失值检测待训企邺家（南昌）企业服务有限公司练模型是否处于收敛状态；若是，则根据随机向量和解密后的第一梯度值得到第二梯度值，并将与第二梯度值对应的样本参数确定为模型参数。本发明能实现无需可信第三方而仅用联邦双方数据就可以进行模型训练，以避免应用企邺家（南昌）企业服务有限公司受限。

本文源自金融界

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