[发明专利]联合学习训练方法及装置

说明书

本公开涉及联合学习技术领域，提供了一种联合学习训练方法及装置。该方法包括：在模型需求方发起训练任务后，依据训练任务，通过联合学习训练中心确定出多个参与方；利用多个参与方的多个参与方数据对神经网络模型进行联合学习训练；在联合学习训练中，获取每个参与方对应的工作日志，并通过安全监管中心获取每个参与方对应的监管信息；根据每个参与方对应的工作日志和监管信息对神经网络模型进行审计处理，以得到可信联合学习模型。采用上述技术手段，解决现有技术中，无法对联合学习训练中参与方数据的使用进行监控，存在数据安全隐患和无法保证联合学习训练的可靠度的问题。

技术领域

本公开涉及联合学习技术领域，尤其涉及一种联合学习训练方法及装置。

背景技术

在机器学习训练中，人们只能接触到的是训练前后的模型，训练中的模型相当于一个黑匣子，人们无法了解到此时模型和训练的情况，比如训练中模型的各个网络层的参数是无法了解到。同时，因为可以通过反向传播算法等方法更新模型的参数，所以目前并没有过多的研究训练中的模型。这会导致在模型训练中，训练数据无法被监控到，如果模型训练中心滥用多个参与方的参与方数据，会存在数据安全隐患，同时最终得到的模型不一定符合训练任务的要求，也就是联合学习训练可靠度低。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下技术问题：无法对联合学习训练中参与方数据的使用进行监控，存在数据安全隐患和无法保证联合学习训练的可靠度的问题。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种联合学习训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中，无法对联合学习训练中参与方数据的使用进行监控，存在数据安全隐患和无法保证联合学习训练的可靠度的问题。

本公开实施例的第一方面，提供了一种联合学习训练方法，包括：在模型需求方发起训练任务后，依据训练任务，通过联合学习训练中心确定出多个参与方；利用多个参与方的多个参与方数据对神经网络模型进行联合学习训练；在联合学习训练中，获取每个参与方对应的工作日志，并通过安全监管中心获取每个参与方对应的监管信息；根据每个参与方对应的工作日志和监管信息对神经网络模型进行审计处理，以得到可信联合学习模型。

本公开实施例的第二方面，提供了一种联合学习训练装置，包括：确定模块，被配置为在模型需求方发起训练任务后，依据训练任务，通过联合学习训练中心确定出多个参与方；训练模块，被配置为利用多个参与方的多个参与方数据对神经网络模型进行联合学习训练；获取模块，被配置为在联合学习训练中，获取每个参与方对应的工作日志，并通过安全监管中心获取每个参与方对应的监管信息；审计模块，被配置为根据每个参与方对应的工作日志和监管信息对神经网络模型进行审计处理，以得到可信联合学习模型。

本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：在模型需求方发起训练任务后，依据训练任务，通过联合学习训练中心确定出多个参与方；利用多个参与方的多个参与方数据对神经网络模型进行联合学习训练；在联合学习训练中，获取每个参与方对应的工作日志，并通过安全监管中心获取每个参与方对应的监管信息；根据每个参与方对应的工作日志和监管信息对神经网络模型进行审计处理，以得到可信联合学习模型。采用上述技术手段，可以解决现有技术中，无法对联合学习训练中参与方数据的使用进行监控，存在数据安全隐患和无法保证联合学习训练的可靠度的问题，进而避免联合学习训练中的数据安全隐患，提高联合学习训练的可靠度。

附图说明