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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本申请提供一种基于继承机制的夏普利值计算方法、装置及设备，该方法包括：在第一轮训练中，将参与方全集作为参与者联盟，通过随机初始化确定模型参数初始值，对模型进行纵向联邦学习训练，得到模型参数输出值和模型效用值；在第二轮至最后一轮训练中，将参与方全集的不同非空真子集作为参与者联盟，根据之前轮次的模型参数输出值确定模型参数初始值，对模型进行纵向联邦学习训练，得到模型参数输出值和模型效用值；根据所有轮次的模型效用值计算得到参与方全集中每个参与方的夏普利值。本申请通过继承机制加速模型的收敛速度、减少模型训练的时间，从而缩短整个夏普利值计算过程的时间。
主权项：1.一种基于继承机制的夏普利值计算方法，其特征在于，所述基于继承机制的夏普利值计算方法包括：在第一轮训练中，将参与方全集作为参与者联盟，通过随机初始化确定模型参数初始值，对模型进行纵向联邦学习训练，得到模型参数输出值和模型效用值，其中，模型参数包括参与者联盟中每个参与方的底层模型参数和服务器的顶层模型参数，模型效用值用于评价模型的性能；在第二轮至最后一轮训练中，将参与方全集的不同非空真子集作为参与者联盟，根据之前轮次的模型参数输出值确定模型参数初始值，对模型进行纵向联邦学习训练，得到模型参数输出值和模型效用值；根据所有轮次的模型效用值计算得到参与方全集中每个参与方的夏普利值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于继承机制的夏普利值计算方法、装置及设备
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