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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司

摘要：本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：通过预训练模型中的转换编码网络对M个第一特征向量进行多模态特征提取，得到M个第二特征向量；向M个终端设备分别发送M个第二特征向量中的一个第二特征向量；当M个终端设备分别配置的终端嵌入网络和终端分类网络均满足终端训练收敛条件时，通过由M个终端设备分别发送的目标损失值对转换编码网络进行模型参数调整，得到联邦编码网络，根据联邦编码网络和M个终端设备中的终端嵌入网络和终端分类网络，构建每个终端设备分别对应的联邦分类模型；联邦分类模型用于提供分类服务。采用本申请，可以减少联邦学习的资源消耗，提高模型性能。

主权项：1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：业务服务器获取M个第一特征向量，通过预训练模型中的转换编码网络对所述M个第一特征向量进行多模态特征提取，得到所述M个第一特征向量分别对应的第二特征向量；M为正整数；所述预训练模型还包括用于分别配置在M个终端设备上的线性嵌入网络和分类网络；所述M个第一特征向量是由所述M个终端设备分别通过所配置的终端嵌入网络对所持有的终端业务数据提取得到的；每个终端设备所配置的终端嵌入网络均是对所述线性嵌入网络进行模型参数调整后得到；向所述M个终端设备分别发送M个第二特征向量中的一个第二特征向量；目标终端设备所接收到的第二特征向量与所述目标终端设备所提取到的第一特征向量相对应；所述目标终端设备为所述M个终端设备中任意一个终端设备；当所述M个终端设备分别配置的终端嵌入网络和终端分类网络均满足终端训练收敛条件时，接收由所述M个终端设备分别发送的目标损失值；所述目标终端设备发送的目标损失值是由所述目标终端设备所配置的终端分类网络以及所接收到的第二特征向量生成的，每个终端设备所配置的终端分类网络均是对所述分类网络进行模型参数调整后得到的；通过M个目标损失值对所述转换编码网络进行模型参数调整，得到联邦编码网络，根据所述联邦编码网络和所述M个终端设备中的终端嵌入网络和终端分类网络，构建每个终端设备分别对应的联邦分类模型；共同部署在所述业务服务器和所述目标终端设备上的联邦分类模型用于对所述目标终端设备中的终端业务数据提供分类服务。

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百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 数据处理方法、装置、设备及可读存储介质