[发明专利]一种联合训练机器学习模型的方法、系统及装置有效
| 申请号： | 202110086857.X | 申请日： | 2021-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN112766514B | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 陈超超;王力 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 成都七星天知识产权代理有限公司 51253 | 代理人： | 袁春晓 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例公开了一种联合训练机器学习模型的方法、系统及装置，用于数据隐私保护，所述方法包括：获取公共训练样本；通过本地待训练模型处理公共训练样本，获得第一预测集；将第一预测集发送给服务器；从服务器获取聚合预测集；基于聚合预测集与公共训练样本的标签值计算第一损失函数，并基于第一损失函数更新模型参数，获得一次更新的本地待训练模型；通过一次更新的本地待训练模型处理私有训练样本，获得第二预测集；基于第二预测集与私有训练样本的标签值计算第二损失函数，并基于第二损失函数更新模型参数，获得二次更新的本地待训练模型；将二次更新的本地待训练模型作为下一轮迭代更新中的本地待训练模型，或者基于此确定最终模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联合 训练 机器 学习 模型 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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