[发明专利]保护数据隐私的业务预测模型训练方法及装置有效
| 申请号： | 202110835599.0 | 申请日： | 2021-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN113379042B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 郑龙飞;陈超超;王力;张本宇 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06F21/62 |
| 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 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书实施例提供了一种保护数据隐私的业务预测模型训练方法及装置。在训练过程中，成员设备利用自身持有的对象特征数据，通过业务预测模型进行预测，利用预测结果确定用于更新模型参数的更新参量，其中包括针对业务预测模型的多个计算层的多个子参量；利用多个子参量，将多个计算层划分成第一类计算层和第二类计算层，第一类计算层的子参量值在指定范围以内；对第一类计算层的子参量进行隐私处理，并输出处理后子参量。多个成员设备的处理后子参量可以被聚合成聚合子参量。成员设备可以获取第一类计算层的聚合子参量，并利用聚合子参量和第二类计算层的子参量，对模型参数进行更新。 | ||
| 搜索关键词： | 保护 数据 隐私 业务 预测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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