[发明专利]兼顾预测精度和隐私保护的预测模型训练方法及装置有效
| 申请号： | 202010759897.1 | 申请日： | 2020-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN111738441B | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 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： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06F21/62;G06F16/9535;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 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兼顾预测精度和隐私保护的预测模型训练方法及装置。预测模型包括特征提取层和预测层，在对预测模型进行训练时，针对包含第一对象的第一原始特征和第一标签的第一样本，可以从第一原始特征中提取第一对象在多个隐私属性方面的第一实际值；将第一原始特征输入特征提取层，得到第一提取特征；将第一提取特征输入预测层，得到第一预测信息；基于第一预测信息与第一标签之间的差异确定第一预测损失；将第一提取特征输入预先训练的隐私保护模型，得到第一对象在多个隐私属性方面的第一预测值，基于第一预测值和第一实际值之间的差异，确定第二预测损失；向减小第一预测损失、增大第二预测损失的方向，更新所述特征提取层。 | ||
| 搜索关键词： | 兼顾 预测 精度 隐私 保护 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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