[发明专利]纵向联邦学习模型的训练方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202110688660.3 | 申请日： | 2021-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN113420886A | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 黄晨宇;王健宗;黄章成 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;G06F21/60 |
| 代理公司： | 深圳市力道知识产权代理事务所(普通合伙) 44507 | 代理人： | 张传义 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种纵向联邦学习模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：生成用于对模型的数据和参数进行加密的加密公钥和对模型的加密损失值进行解密的解密私钥；获取模型的承诺数据进行零知识证明，承诺数据为参与模型训练的各第二设备对源数据集进行数据承诺得到的。获取模型的加密损失初始化参数进行零知识证明，加密损失初始化参数是各第二设备基于加密数据计算得到的。获取模型的加密损失值进行零知识证明，加密损失值是各第二设备基于加密损失初始化参数和加密损失计算权重计算得到的。基于解密私钥对加密损失值进行解密，得到模型的损失值，当损失值小于预设阈值时，得到训练好的纵向联邦学习模型。 | ||
| 搜索关键词： | 纵向 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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