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[发明专利]针对部署在终端的模型进行算力分配的方法、装置和设备-CN202310617475.4在审
发明人：张长浩;申书恒;傅欣艺;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种针对部署在终端的模型进行算力分配的方法、装置和设备，所述方法可在确定终端上安装的目标应用中待分配算力的多个模型后，将所述多个模型的算力档位和执行顺序作为参数，建立以所述多个模型对应的全局业务价值为优化目标，以所述多个模型的算力消耗为约束条件的最优化问题；对所述最优化问题进行求解得到针对所述多个模型的最优算力分配方案；基于所述最优算力分配方案在所述终端上为所述多个模型分配算力。
针对部署终端模型进行分配方法装置设备

[发明专利]一种用于隐私保护的模型训练方法及装置-CN202310581293.6在审
发明人： 申书恒;张长浩;傅欣艺;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例公开了一种用于隐私保护的模型训练方法。该方法包括：当对目标模型进行模型训练的迭代次数超过预设迭代次数时，获取目标模型在迭代过程中产生的多个中间模型；然后，以多个中间模型作为教师模型，以当前训练的目标模型作为学生模型，通过教师模型，采用知识蒸馏的方式对学生模型进行蒸馏训练，并确定蒸馏训练中的第一损失信息；其次，根据第一损失信息和第二损失信息确定第一逐样本梯度；最后，对第一逐样本梯度做差分隐私处理，并利用差分隐私处理后的第一逐样本梯度更新当前训练的目标模型的模型参数，直到达到预设的模型训练终止条件为止，最终得到训练后的目标模型。
一种用于隐私保护模型训练方法装置

[发明专利]一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310183952.0有效
发明人：赵闻飙;申书恒;张长浩;傅欣艺;王维强;徐恪;李琦 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本说明书公开了一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备。确定当前迭代过程对应的噪声值，以及基于每个训练样本分别确定出的调整模型参数的梯度，根据各梯度以及预设的第一超参数，分别确定各梯度权重，根据各梯度以及各梯度权重，确定各自适应梯度，基于训练样本确定出的梯度越大则自适应梯度与预设的梯度期望值的差越小，根据噪声值对各各自适应梯度之和加噪，以得到当前迭代过程的批次平均梯度，最后根据批次平均梯度，调整所述待训练模型的参数。可以减少小梯度样本对模型参数影响程度，使得模型训练效果更好，基于训练得到的模型执行业务的结果更准确。
一种模型训练方法装置存储介质电子设备

[发明专利]图像检测模型的训练方法、图像检测方法及装置-CN202310386130.2在审
发明人：张长浩;申书恒;傅欣艺;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种图像检测模型的训练方法、图像检测方法及装置，其中训练方法包括：基于训练集对待训练GAN模型的生成器和判别器进行交替训练处理，得到训练后的GAN模型；若确定满足预设的验证条件，则将当前GAN模型的生成器所生成的多个第一虚假图像，依次输入当前GAN模型的判别器中进行图像检测处理，得到检测结果；根据检测结果确定当前GAN模型是否满足优化条件；若满足优化条件，则根据检测结果更新训练集，基于更新后的训练集进行交替训练处理；若不满足优化条件，则将当前GAN模型的判别器确定为目标图像检测模型。
图像检测模型训练方法装置

[发明专利]一种向终端设备部署模型的方法、装置和设备-CN202310359674.X在审
发明人：张长浩;申书恒;傅欣艺;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F8/60 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种向终端设备部署模型的方法、装置和设备，所述方法可基于NAS训练出若干大小不同但功能一致的模型，然后基于不同终端设备的算力表征参数，从训练出的若干模型中筛选出与不同终端设备的算力匹配的模型，筛选出的模型在不同的终端设备上的预设运行参数一致，最后将与不同终端设备的算力匹配的模型部署至相应的终端设备。
一种终端设备部署模型方法装置设备

[发明专利]一种深度学习模型部署方法、装置和设备-CN202310449351.X在审
发明人：张长浩;申书恒;傅欣艺;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种深度学习模型部署方法、装置和设备，所述方法可基于待压缩的原始深度学习模型向下定义神经网络结构搜索NAS的搜索空间；然后从所述搜索空间中搜索出一个目标子网络作为所述原始深度学习模型的压缩模型并部署至目标设备。
一种深度学习模型部署方法装置设备

[发明专利]一种模型压缩系统、方法及设备-CN202310435910.1在审
发明人：张长浩;申书恒;傅欣艺;傅幸 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种模型压缩系统、方法及设备，该方法应用于模型压缩系统，包括：获取待压缩的目标模型，并确定所述目标模型中包含的算子之间的拓扑关系，基于所述拓扑关系，确定所述目标模型的拓扑结构，基于所述目标模型的拓扑结构和所述目标模型中的模型参数，确定所述目标模型的压缩规则，使用确定的压缩规则，基于所述目标模型的拓扑结构和所述目标模型中的模型参数对所述目标模型进行压缩处理，得到压缩后的目标模型，导出所述压缩后的目标模型。
一种模型压缩系统方法设备

[发明专利]一种模型处理方法和装置-CN202211740907.2在审
发明人：张长浩;申书恒;傅欣艺;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N5/045 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种模型处理方法和装置，该模型处理方法包括：获取具备可解释性的目标树模型；基于神经网络对目标树模型进行蒸馏，得到神经网络模型，其中，对目标树模型进行蒸馏包括对目标树模型的特征提取能力以及聚类能力进行蒸馏；基于目标树模型的可解释性可以确定蒸馏得到的神经网络模型的可解释性。
一种模型处理方法装置

[发明专利]一种云服务的模型部署方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310350158.0在审
发明人：张长浩;申书恒;傅欣艺;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F8/60 文献下载
摘要：本说明书公开了一种云服务的模型部署方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：基于神经网络搜索架构确定目标模型的多种神经网络结构，目标模型的神经层的结构参数作为搜索空间的超参数。根据结构参数，确定每种神经网络结构的神经层的硬件耗时和传输耗时，传输耗时是指终端将神经层的输出结果传输至云端的耗时。按照神经网络结构的总耗时最小化原则，将每种神经网络结构拆分成终端部分和云端部分，总耗时包括终端部分和云端部分中神经层的硬件耗时以及终端部分中输出结果需要传输至云端的神经层的传输耗时。基于预设策略选取出目标神经网络结构，并按照其划分的终端部分和云端部分完成对应部署，预设策略包含基于总耗时的选取维度。
一种服务模型部署方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种风险攻击的感知方法、装置及设备-CN202310402899.9在审
发明人：张长浩;申书恒;傅欣艺;傅幸 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种风险攻击的感知方法、装置及设备，该方法包括：获取执行预设目标业务之前执行非目标业务的过程中产生的业务数据，以及执行非目标业务的过程中采集的终端设备的设备信息，该业务数据和该设备信息构成的数据中包含的信息维度高于预设维度阈值，然后，可以对该业务数据对应的特征进行编码处理，得到编码后的业务特征，并对该设备信息对应的特征进行编码处理，得到编码后的设备特征，将编码后的业务特征和编码后的设备特征输入到目标模型中，通过所述目标模型的降维处理、重构处理，确定重构误差特征，进一步基于目标模型、重构误差特征和降维后的特征，确定执行目标业务时存在预设风险的概率。
一种风险攻击感知方法装置设备

[发明专利]用于隐私保护的模型微调方法以及风险控制方法-CN202310194866.X在审
发明人： 申书恒;张长浩;傅欣艺;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于隐私保护的模型微调方法，包括：将自适应模块嵌入特征提取网络中，得到自适应模型；采用第一数据对所述自适应模型进行预训练，并在预训练过程中对所述自适应模块以外的自适应模型参数进行更新，以得到预训练模型；将所述预训练模型下发至用户端，以使用户端能够采用第二数据对所述预训练模型进行训练，并在训练过程中对所述自适应模块的参数进行更新，直至预训练模型收敛，得到用户端推理模型。采用该用户端推理模型可以获得个性化的用户信息，实现个性化学习过程中的风险控制。相应地，本发明还公开了用于隐私保护的风险控制方法。
用于隐私保护模型微调方法以及风险控制

[发明专利]一种模型的处理方法、装置及设备-CN202310260420.2在审
发明人： 申书恒;张长浩;傅欣艺;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种模型的处理方法、装置及设备，该方法包括：接收服务器下发的目标模型；获取用于训练所述目标模型的样本数据，并基于所述样本数据对所述目标模型进行模型训练，确定模型训练后所述目标模型对应的梯度信息；对所述目标模型对应的梯度信息进行符号化处理，得到所述目标模型对应的符号梯度信息，基于预设的概率分布规则对所述符号梯度信息进行采样处理，并基于所述概率分布规则对采样后的符号梯度信息进行编码处理，得到差分隐私梯度信息；将所述差分隐私梯度信息发送给所述服务器，所述差分隐私梯度信息用于触发所述服务器基于所述差分隐私梯度信息对所述服务器中存储的目标模型进行更新。
一种模型处理方法装置设备

[发明专利]一种模型压缩的方法、装置、存储介质及电子设备-CN202211509870.2有效
发明人：王维强;张长浩;申书恒;傅欣艺 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F16/174 文献下载
摘要：本说明书公开了一种模型压缩的方法、装置、存储介质及电子设备，可以获取待压缩模型，并确定该待压缩模型的模型结构参数，以及根据模型结构参数，确定针对待压缩模型的若干种压缩方案,而后，根据各种压缩方案，确定每种压缩方案对应的待评估模型，再针对每种压缩方案，根据预设的样本数据，确定该压缩方案对应的待评估模型处理该样本数据得到输出结果所消耗的数据处理时长，作为该压缩方案对应的数据处理时长，从而根据每种压缩方案对应的数据处理时长，确定目标压缩方案，并根据目标压缩方案，对待压缩模型进行压缩，从而提高通过神经网络模型执行业务的效率，保护用户的隐私数据。
一种模型压缩方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种数据的风险防控方法、装置及设备-CN202310099696.7在审
发明人：张长浩;申书恒;傅欣艺;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种数据的风险防控方法、装置及设备，该方法应用于终端设备，包括：获取用户执行目标业务的过程中产生的业务数据；确定业务数据是否满足数据筛选规则；如果否，则将业务数据发送给服务器进行风险检测，以确定业务数据的风险检测结果；如果是，则将业务数据提供给风险检测模型，通过风险检测模型对业务数据进行风险检测，得到相应的第二风险检测结果，如果第二风险检测结果与通过数据筛选规则确定的风险结果匹配，则确定业务数据的风险检测结果，如果第二风险检测结果与通过数据筛选规则确定的风险结果不匹配，则将业务数据发送给服务器进行风险检测，以确定业务数据的风险检测结果。
一种数据风险方法装置设备

[发明专利]一种基于联邦学习的模型训练方法及装置-CN202310185249.3在审
发明人：傅欣艺;申书恒;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本说明书公开了一种基于联邦学习的模型训练方法及装置，边缘节点可以接收全局模型参数以及历史全局梯度信息，而后，将本地模型的参数替换为全局模型参数，进行训练得到当前梯度信息，根据历史全局梯度信息与历史本地梯度信息之间的梯度偏差，对当前梯度信息进行调整，得到调整后梯度信息，并根据调整后梯度信息，进行模型参数更新，得到调整后模型参数，进而，可以根据历史全局梯度信息，对调整后模型参数添加噪声，得到添加噪声后的模型参数，之后，可以将添加噪声后的模型参数以及更新后的本地梯度信息发送给服务器，以继续进行联邦学习，从而使得各边缘节点之间的参数更新方向不至于差异过大，并保证边缘节点的隐私数据安全。
一种基于联邦学习模型训练方法装置

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