[发明专利]图神经网络模型训练方法、装置及系统有效
| 申请号： | 202010691847.4 | 申请日： | 2020-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN111738438B | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 郑龙飞;周俊;陈超超;王力 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 林锦辉;刘景峰 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书实施例提供图神经网络模型训练方法及装置。图神经网络模型包括位于各个第一成员设备的节点特征向量表示子模型和归一化子模型以及位于第二成员设备的判别模型，各个第一成员设备的私有数据是非独立同分布数据。各个第一成员设备的节点特征向量表示子模型的模型结构根据各自数据的数据分布特征确定。各个第一成员设备使用节点特征向量表示子模型和归一化子模型得到归一化特征向量表示，利用从第二成员设备获取的判别模型得到预测标签值并确定出损失函数。各个第一成员设备基于损失函数，确定判别模型的模型更新量并更新节点特征向量表示子模型和归一化子模型。第二成员设备使用源于各个第一成员设备的判别模型的模型更新量更新判别模型。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
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