[发明专利]一种隐私保护的模型训练方法和系统有效
| 申请号： | 202110313679.X | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN113011587B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 郑龙飞;陈超超;王力;张本宇 | 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 |
| 代理公司： | 成都七星天知识产权代理有限公司 51253 | 代理人： | 袁春晓 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书涉及机器学习领域，特别涉及一种隐私保护的模型训练方法和系统。该方法包括，基于训练样本和模型的第一部分，得到初始输出矩阵；对所述初始输出矩阵添加扰动噪声，并进行稀疏化，得到扰动输出矩阵；将扰动输出矩阵传输给所述服务器，以便服务器利用模型的第二部分处理所述扰动输出矩阵得到模型预测结果；基于标签数据以及所述预测结果确定损失函数值；将损失函数值传输给服务器，接收服务器返回的输出梯度矩阵；基于输出梯度矩阵计算出模型的第一部分中各模型参数对应的梯度信息；基于所述梯度信息更新模型的第一部分的模型参数；进行下一轮迭代更新，或者基于此确定最终模型的第一部分。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 隐私 保护 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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