【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例属于计算机，尤其涉及一种联邦学习任务的执行方法和计算设备。
技术介绍
1、联邦学习能够充分地利用参与方的数据和计算能力，使多个参与方可以协作构建更健壮、更有效的业务预测模型而不需要共享训练样本。在数据监管越来越严格的大环境下，联邦学习能够解决数据所有权、数据隐私，数据访问权以及异构数据的访问等关键问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种联邦学习任务的执行方法和计算设备。
2、第一方面，提供了一种联邦学习任务的执行方法，所述方法涉及多个参与方，所述方法由所述多个参与方中的第一参与方执行，所述方法包括：通过运行联邦学习平台的节点程序，获取待执行的联邦学习任务需要使用的机器学习算法所对应的目标应用程序，所述目标应用程序来自预先设置的算法仓库，所述算法仓库中的程序均基于一致的软件开发工具包sdk开发得到，所述sdk与所述联邦学习平台对应；在所述节点程序中加载所述目标应用程序，并通过所述目标应用程序与所述多个参与方中的其余参与方联合执行所述联邦学习任务。>
3、第二方面本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种联邦学习任务的执行方法，所述方法涉及多个参与方，所述方法由所述多个参与方中的第一参与方执行，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述多个参与方中包括协同方以及多个业务方，所述业务方持有用于训练业务预测模型的训练样本。
3.根据权利要求2所述的方法，所述第一参与方属于所述多个业务方，所述节点程序为所述联邦学习平台的客户端；其中，
4.根据权利要求3所述的方法，所述SDK包括第一抽象基类；其中，
5.根据权利要求4所述的方法，所述第一事务包括加载训练样本或训练业务预测模型。
6.根据权利要求4所...
【技术特征摘要】
1.一种联邦学习任务的执行方法，所述方法涉及多个参与方，所述方法由所述多个参与方中的第一参与方执行，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述多个参与方中包括协同方以及多个业务方，所述业务方持有用于训练业务预测模型的训练样本。
3.根据权利要求2所述的方法，所述第一参与方属于所述多个业务方，所述节点程序为所述联邦学习平台的客户端；其中，
4.根据权利要求3所述的方法，所述sdk包括第一抽象基类；其中，
5.根据权利要求4所述的方法，所述第一事务包括加载训练样本或训练业务预测模型。
6.根据权利要求4所述的方法，所述sdk还包括以下各种程序组件中的至少一种：用于支持所述目标应用程序执行通信事务的第三程序组件、用于支持所述目标应用程序执行隐私处理事务的第四程序组件，以及用于支持所述目标应用...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯世鹏，白姣姣，马昱肖，
申请(专利权)人：蚂蚁区块链科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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