[发明专利]一种基于可选隐私数据进行模型训练的方法及系统有效
| 申请号： | 201911334019.9 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111079947B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 陈超超;王力;周俊 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;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： | 杨永梅 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书一个或多个实施例涉及一种基于可选隐私数据进行模型训练的方法及系统。所述方法包括：标签持有终端接收至少来自第一终端的第一类数据和第二类数据的运算积；所述第一类数据和第二类数据对应不同的隐私等级；标签持有终端基于接收到的第一类数据、第二类数据的运算积以及标签持有终端的第二数据，确定数据累计值；标签持有终端基于数据累计值以及样本标签，确定至少基于标签持有终端和第一终端联合训练的模型的损失值；将损失值参与梯度值的计算；所述梯度值用于更新所述联合训练的模型；其中，第一终端持有第一数据，包括第一类数据和第二类数据；标签持有终端持有第二数据以及样本标签；第一数据与第二数据对应于相同的训练样本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 可选 隐私 数据 进行 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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