基于隐私保护的神经网络模型训练方法、装置及系统.pdf
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基于隐私保护的神经网络模型训练方法、装置及系统.pdf
本说明书实施例提供基于隐私保护的神经网络模型训练方法、装置及系统。每个第一成员设备具有本地数据并且部署至少一个客户端模型,第二成员设备部署至少一个服务端模型,至少一个客户端模型和至少一个服务端模型按照模型间隔方式组成神经网络模型。在每次循环时,各个第一成员设备和第二成员设备使用第一成员设备的本地数据执行模型预测计算。对于每个客户端模型,各个第一成员设备使用本地数据或者在前服务端模型的模型计算结果进行多方安全计算。对于每个服务端模型,第二成员设备使用在前客户端模型的模型计算结果执行本地计算。基于模型预测值确
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本说明书实施例提供基于隐私保护的神经网络模型训练方法、装置及系统。第一和第二成员设备分别具有第一和第二特征数据,第一和第二特征数据按照垂直切分方式组成神经网络模型的训练数据样本的特征数据,第一或第二成员设备具有标签数据。第一成员设备接收第二成员设备所具有的数据,并与第二成员设备共同初始化神经网络模型。在执行模型训练时,第一成员设备从第一训练数据样本集中随机抽取出训练数据样本;对训练数据样本的第二特征数据进行份额分解处理得到第三和第四特征数据份额,并向第二成员设备发送第四特征数据份额和对应标签数据。第一和第
基于隐私保护的模型联合训练方法及装置.pdf
本说明书实施例提供了一种基于隐私保护的模型联合训练方法及装置。在联合训练过程是在目标数量是在迭代的轮次大于或等于预设的目标迭代的轮次的条件下,开始基于目标数量对用于联合训练的梯度的数量进行调整,由服务器确定出在下一轮或几轮迭代中终端需向服务器发送的梯度的数量(即,目标数量),使得参与联合训练的终端不必在整个联合训练的过程中将得到的所有梯度都上传至服务器。
基于隐私保护的模型训练方法及装置.pdf
本说明书实施例提供一种基于隐私保护的模型训练方法及装置,通过本说明书实施例提供的方法和装置,在安全计算过程中,利用高斯差分隐私和(ε,δ)差分隐私之间形成的对偶关系,以及在训练周期达到一定阈值的极限情况下高斯差分隐私空间中用于衡量累积隐私损失的参数μ与所添加的高斯噪声的方差σ
基于隐私保护的业务预测模型训练方法和装置.pdf
本说明书实施例提供一种基于隐私保护的业务预测模型训练方法和装置。该方法可以通过训练系统中的可信计算单元和非可信计算单元执行。可信计算单元将初始模型参数、多个业务样本的样本特征和对应的标签值分别进行同态加密,并将其发送至非可信计算单元,执行多轮模型迭代,其中任意一轮模型迭代包括,可信计算单元与非可信计算单元进行交互,使得非可信计算单元至少基于对同态加密后的特征数据和模型参数进行同态运算,确定本轮更新后的第二加密模型参数,可信计算单元根据第二加密模型参数和第一加密模型参数的差异,确定模型训练过程是否满足收敛条