联邦学习FATE平台的模型训练过程分析与检验
陆钊
蒙建波
玉林师范学院 计算机科学与工程学院 广西玉林 537000
摘要：通过对联邦学习框架提出的共享多方数据以及加密数据的使用等问题进行分析与检验,验证联邦学习模式的应用效果.首先,分析联邦学习的模式,解构FATE平台的算法、作业调度、建模工具以及模型服务等组件.其次,在FATE平台中对测试数据提交训练任务、预测任务以及模型评估过程等环节进行分析.最后,选择SecureBoost算法对异构数据进行处理,并进行模型训练过程及指标评估.验证表明联邦学习框架尤其是FATE平台在应对数据监管法规要求方面具备适用性.
关键词：联邦学习FATE平台数据处理SecureBoost
资助基金：玉林市科学研究与开发计划项目(20204010)玉林市大数据研究院科技创新能力建设项目(2020YJKY05)
论文发表日期：2022-12-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 43-48 )