[发明专利]基于私有数据保护的模型学习方法、装置及系统有效
| 申请号： | 202010008518.5 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN110795768B | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 刘磊 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06Q40/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 许振新 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种基于私有数据保护的模型学习方法、装置及系统。方法包括：联盟中的非集中计算平台成员对象将本地训练完成的学习模型的模型参数发送至联盟中的集中计算平台成员对象。集中计算平台成员对象通过多方安全计算得到的联盟中的至少两个成员对象的学习模型的模型参数，确定目标模型参数。集中计算平台成员对象将目标模型参数发送至联盟中的非集中计算平台成员对象。联盟中的非集中计算平台成员对象基于目标模型参数，对本地的学习模型进行调整。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 私有 数据 保护 模型 学习方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于私有数据保护的模型学习方法，包括：/n联盟中的非集中计算平台成员对象将本地训练完成的学习模型的模型参数发送至所述联盟中的集中计算平台成员对象，其中，所述联盟中各非集中计算平台成员对象的学习模型在未训练的初始状态下相同；/n所述集中计算平台成员对象通过多方安全计算得到的所述联盟中的至少两个成员对象的学习模型的模型参数，确定目标模型参数；/n所述集中计算平台成员对象将所述目标模型参数发送至所述联盟中的非集中计算平台成员对象；/n所述联盟中的非集中计算平台成员对象基于所述目标模型参数，对本地的学习模型进行调整。/n
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