[发明专利]大规模数据的密文机器学习模型训练方法有效
| 申请号： | 202110787099.4 | 申请日： | 2021-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN113591942B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 赵伟;卢健;张文政;王林;汤殿华;陈智罡;张晶 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第三十研究所 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/27;G06F17/16;G06F21/60;G06N20/00;G06N3/048 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 徐静 |
| 地址： | 610000 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种大规模数据的密文机器学习模型训练方法，在基于全同态加密的训练中使用大规模数据，对大规模数据集进行分块加密，并对分块的密文进行bootstrapping使密文噪音下降；所述分块加密的方法包括小批量梯度下降法，根据打包密文中的槽数来设置小批量处理块的大小，从而最大限度地利用打包密文的容量；并采用NAG即内斯特罗夫加速梯度作为梯度下降优化方法进行优化；在进行逻辑回归时，使用最小二乘拟合方法来近似激活函数，从而把非线性的计算转为线性的计算。本发明避免了使用在同态加密计算中昂贵的某些计算类型，该模型训练方法是适合于全同态计算的明文算法。 | ||
| 搜索关键词： | 大规模 数据 机器 学习 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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