减少联邦学习的资源消耗，提高模型性能(终端设备金融界终端联邦向量)

专利摘要显示，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。

本文源自金融界