[发明专利]使用客户端侧和服务器侧数据的机器学习模型的隐私增强的训练和部署在审
| 申请号： | 202280006991.7 | 申请日： | 2022-04-05 |
| 公开（公告）号： | CN116940950A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 阿比拉迪普·古哈塔库尔塔;张立;普拉泰克·贾殷;宋爽;斯特芬·伦德勒;史蒂夫·肖-唐·简;瓦利德·克里谢纳;穆雅蓉 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 邓聪惠;周亚荣 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 用于训练进行个性化推荐的分散式模型的计算机实施的系统和方法。在一个方面，方法包括：使用用户活动数据获得包括特征和训练标签的客户端侧训练数据；和由客户端设备在训练回合中训练分散式模型，其中，每个训练回合中的训练包括：接收包括由服务器侧机器学习模型生成的当前服务器侧嵌入的第一数据，其中，从服务器接收的第一数据不包括在生成当前服务器侧嵌入时使用的任何服务器侧数据；使用客户端侧机器学习模型，基于客户端侧训练数据来生成客户端侧嵌入；使用客户端侧嵌入和当前服务器侧嵌入并基于训练标签来更新客户端侧机器学习模型；生成更新后的客户端侧嵌入；以及传输包括更新后的客户端侧嵌入的第二数据，以用于服务器侧机器学习模型的后续更新。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 客户端 服务器 数据 机器 学习 模型 隐私 增强 训练 部署 | ||
【主权项】：
暂无信息
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