联邦学习系统和联邦学习任务处理方法

摘要

本申请涉及一种联邦学习系统和联邦学习任务处理方法。方法包括：确定与联邦学习任务相关联的至少一个样本ID是否存在于本地样本数据集和非本地样本数据集之间的交集；响应于该至少一个样本ID存在于该交集，调用第一联邦学习模型处理该联邦学习任务；和响应于该至少一个样本ID不存在于该交集，调用第二联邦学习模型处理该联邦学习任务。所述第一联邦学习模型的训练数据集包括该交集。所述第二联邦学习模型的训练数据集至少包括所述本地样本数据集，并且所述第二联邦学习模型的训练基于所述第一联邦学习模型根据所述本地样本数据集生成的处理结果。如此克服数据缺失问题以及避免训练样本的浪费，提升了推理预测效果。