技术总结
本发明公开了一种纵向联邦学习系统优化方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：第一设备与第二设备进行样本对齐得到第一设备的第一样本数据，其中，第一样本数据与第二样本数据的数据特征不同，第二样本数据由第二设备与所述第一设备进行样本对齐得到；采用第一样本数据与第二设备协作训练得到插补模型，其中，插补模型用于输入属于第一设备对应数据特征下的数据、输出属于第二设备对应数据特征下的预测数据。实现了纵向联邦学习的参与者在使用通过纵向联邦学习训练好的模型时，无需其他参与者的配合也能够独立使用模型，扩大了纵向联邦学习的应用范围。
技术研发人员：程勇;刘洋;陈天健
受保护的技术使用者：深圳前海微众银行股份有限公司
技术研发日：2019.09.26
技术公布日：2019.12.31