[发明专利]使用可信执行环境来进行神经网络模型训练的方法和装置在审
| 申请号： | 202010030931.1 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111260053A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 陆宇飞;王磊;王力 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06F21/62;G06F21/60 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 林锦辉;刘景峰 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供使用可信执行环境的神经网络模型训练方法及装置。在该方法中，神经网络模型被依序分割为位于第一设备的可信执行环境中的第一部分神经网络模型和位于第二设备的非可信执行环境中的第二部分神经网络模型。在每轮模型训练时，当前第一部分神经网络模型在可信执行环境中对训练样本数据进行处理以得到中间结果，当前第二部分神经网络模型在非可信执行环境中对中间结果进行处理以得到当前预测值，并确定出预测差值。在不满足循环结束条件时，根据当前预测差值，调整当前第一部分神经网络模型和当前第二部分神经网络模型的各层模型参数。利用该方法，能够在确保隐私数据安全的情况下实现神经网络模型训练。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 可信 执行 环境 进行 神经网络 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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