[发明专利]一种用于保护标签信息的纵向联邦神经网络模型学习方法在审
| 申请号： | 202210293677.3 | 申请日： | 2022-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN114386583A | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 符芳诚;崔斌 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种用于保护标签信息的纵向联邦神经网络模型学习方法，对纵向联邦神经网络模型的反向偏导进行多元高斯分布建模；根据用户提供的最大可接受的距离指标，计算得到满足该距离指标的对纵向联邦神经网络模型精度影响最小的扰动，以及对应的扰动噪声；并将扰动噪声添加至参与方的反向偏导，得到扰动后的结果，由此提高纵向联邦神经网络模型训练用于保护标签信息的隐私性和可用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 保护 标签 信息 纵向 联邦 神经网络 模型 学习方法 | ||
【主权项】：
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