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申请/专利权人：谷歌有限责任公司
摘要：一种方法300包括：获得差分私密DP梯度143集合，每一个都是基于处理相应的私密数据139而生成的；以及获得公共梯度117集合，每一个都是基于处理相应的公共数据160而生成的。该方法还包括将镜像下降应用于该公共梯度集合以学习该DP梯度集合的几何形状215，以及基于所学习的几何形状重新整形该DP梯度集合。该方法还包括基于重新整形的差分私密梯度225训练机器学习模型150。
主权项：1.一种计算机实现的方法300，其特征在于，当在数据处理硬件410上执行时，使所述数据处理硬件410执行以下操作：获得差分私密梯度143集合，每一个差分私密梯度都是基于处理相应的私密数据139而生成的；获取公共梯度117集合，每一个公共梯度都基于处理相应的公共数据160而生成；将镜像下降应用于所述公共梯度117集合以学习所述差分私密梯度143集合的几何形状215；基于所学习的几何形状215对所述差分私密梯度143集合进行整形；和基于重新整形的差分私密梯度225集合训练机器学习模型150。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 谷歌有限责任公司 私有镜像下降训练神经网络中利用公共数据
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