【技术实现步骤摘要】
基于状态转移核优化的数据处理方法、装置、设备及介质
本申请涉及金融科技(Fintech)的人工智能
，尤其涉及一种基于状态转移核优化的数据处理方法、装置、设备及介质。
技术介绍
随着金融科技，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术应用在金融领域，但金融业也对技术提出了更高的要求，如金融业对基于状态转移核优化的数据处理也有更高的要求。目前，在参与方通过机器学习训练模型的过程中，通常是直接与其他参与方进行数据交换，而直接与其他参与方进行数据交换会侵犯用户的隐私，造成安全隐患，另外，在参与方训练模型时，样本数据常常是存在不同的识别状态的，如在语音识别过程(语音识别过程是把数据帧识别为状态，把状态组合为因素，把因素组合为单词)中，数据帧可以被识别为A状态，B状态，C状态等,其中，A状态，B状态，C状态等类型是存在不同识别概率的，现有技术在确定样本数据不同状态的识别概率的过程中，往往通过固定的方式进行确定，通过固定的方式确定样本数据不同状态的识别概率，导致模型训练过程中资源适配性差的问题。专利技术...
【技术保护点】
1.一种基于状态转移核优化的数据处理方法，其特征在于，应用于第一参与方，所述第一参与方与第二参与方进行联邦通信连接，所述基于状态转移核优化的数据处理方法包括：/n在第一参与方每次训练本地模型参数的过程中，根据所述第一参与方的资源属性信息动态确定预设本地样本数据的状态采样算法，以得到预设本地样本数据的识别状态信息，以确定第一参与方所有预设本地模型参数的组合状态信息；/n根据所述组合状态信息，确定待联邦的目标模型参数；/n基于所述待联邦的目标模型参数，与各个第二参与方进行联邦训练，得到所述第一参与方的预设预测模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于状态转移核优化的数据处理方法，其特征在于，应用于第一参与方，所述第一参与方与第二参与方进行联邦通信连接，所述基于状态转移核优化的数据处理方法包括：
在第一参与方每次训练本地模型参数的过程中，根据所述第一参与方的资源属性信息动态确定预设本地样本数据的状态采样算法，以得到预设本地样本数据的识别状态信息，以确定第一参与方所有预设本地模型参数的组合状态信息；
根据所述组合状态信息，确定待联邦的目标模型参数；
基于所述待联邦的目标模型参数，与各个第二参与方进行联邦训练，得到所述第一参与方的预设预测模型。
2.如权利要求1所述的基于状态转移核优化的数据处理方法，其特征在于，所述在第一参与方每次训练本地模型参数的过程中，根据所述第一参与方的资源属性信息动态确定预设本地样本数据的状态采样算法，以得到预设本地样本数据的识别状态信息，以确定第一参与方所有预设本地模型参数的组合状态信息的步骤，包括：
在第一参与方每次训练本地模型参数的过程中，根据所述第一参与方的资源属性信息确定内存消耗上限；
根据所述内存消耗上限以及预设采样消耗计算规则，动态确定预设本地样本数据的状态采样算法，以得到预设本地样本数据的识别状态信息，以确定第一参与方每个预设本地模型参数的状态信息，以确定第一参与方所有预设本地模型参数的组合状态信息。
3.如权利要求2所述的基于状态转移核优化的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述内存消耗上限以及预设采样消耗计算规则，动态确定预设本地样本数据的状态采样算法，以得到预设本地样本数据的识别状态信息，以确定第一参与方每个预设本地模型参数的状态信息，以确定第一参与方所有预设本地模型参数的组合状态信息的步骤，包括：
分别确定各个预设本地模型参数的子内存消耗上限；
确定每个预设本地模型参数的类型与数量，根据所述子内存消耗上限，所述预设采样消耗计算规则以及所述状态类型与数量，通过遍历方式确定预设本地样本数据的状态采样算法；
确定每个预设本地模型参数在对应所述状态采样算法下的最小状态转移路线；
根据所述状态采样算法以及所述最小状态转移路线，得到预设本地样本数据的识别状态，以确定第一参与方所有预设本地模型参数的组合状态信息。
4.如权利要求3所述的基于状态转移核优化的数据处理方法，其特征在于，所述分别确定各个预设本地模型参数的子内存消耗上限的步骤，包括：
确定各个预设本地模型参数对模型训练结果的影响程度；
根据所述影响程度，确定各个预设本地模型参数的子内存消耗上限。
5.如权利要求2所述的基于状态转移核优化的数据处理方法，其特征在于，在动态确定预设本地样本数据的状态采样算法的过程中，还根据所述内存消耗上限以及预设采样消耗计算规则确定需要保存的采样中间参数。
6.如权利要求1所述的基于状态转移核优化的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述待联邦的第一模型参数，...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜迪，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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