发明专利已授权

一种基于神经通路的图垂直联邦数据增强方法与装置

📄 申请号：CN202210138124.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-02-15

公开号

CN114550737A

公开日

2022-05-27

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G10L21_02

IPC 分类号

G10L21_02 , G10L25_30 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06N20_00 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习图神经网络数据增强

应用场景

隐私计算, 分布式机器学习, 金融风控, 医疗数据协同分析, 多机构数据共享建模

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摘要

本发明公开了一种基于神经通路的图垂直联邦数据增强方法与装置，首先构建具有奖励机制的图垂直联邦学习框架；在训练过程中，通过计算本地模型神经元激活值，根据其与模型每一层输入的梯度关系，获得本地模型的逆向神经通路，通过模型神经通路寻找有利于中心服务器模型性能的图拓扑结构；再通过计算本地模型神经元激活值，根据其与模型每一层输入的梯度关系，获得本地模型的逆向神经通路，通过模型神经通路寻找有利于中心服务器模型性能的节点特征；然后基于寻找到的图拓扑结构和节点特征，对本地数据进行数据增强；最后将经过增强后的本地数据继续用于图垂直联邦学习模型的训练，从而提高本地参与方在图垂直联邦模型中的贡献度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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