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申请/专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司
摘要：本说明书实施例提供一种联合更新模型的方法及装置，提供一种针对业务模型的纵向联邦学习方法，其中的业务模型包括设于服务方的全局模型和设于各个训练成员的各个局部模型，其中的第一训练成员可以经由本地的第一局部模型对当前批次的若干条训练样本的第一特征数据进行处理，得到第一中间张量，然后针对第一中间张量进行基于预设的第一裁剪阈值的裁剪操作，形成第一规约张量，接着在第一规约张量上添加符合差分隐私的第一目标噪声，得到第一发布张量以提供给服务方，使得服务方通过全局模型处理第一发布张量，从而进行全局模型和第一局部模型的训练。这种方式可以有效保护数据隐私并使得隐私损失可控。
主权项：1.一种针对业务模型的纵向联邦学习方法，所述业务模型包括设于服务方的全局模型和设于第一训练成员的第一局部模型，所述方法由所述第一训练成员执行，包括：经由本地的第一局部模型对当前批次的若干条训练样本的第一特征数据进行处理，得到第一中间张量；针对所述第一中间张量进行基于预设的第一裁剪阈值的裁剪操作，形成第一规约张量；在所述第一规约张量上添加符合差分隐私的第一目标噪声，得到第一发布张量以提供给所述服务方，使得所述服务方通过所述全局模型处理所述第一发布张量，得到全局模型的输出结果，从而基于输出结果与第二发布张量的对比，进行所述全局模型和所述第一局部模型的训练，其中，所述第二发布张量由单个训练成员在第一标签张量上添加符合差分隐私的第二目标噪声得到并提供给服务方，所述第二目标噪声基于第二噪声参数定义的第二噪声分布采样确定，所述第二噪声参数利用预定的隐私预算确定的噪声因子和所述第一标签张量的范数得到，所述第一标签张量对应所述单个训练成员持有的标签数据。
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权利要求：
百度查询： 支付宝(杭州)信息技术有限公司 针对业务模型的纵向联邦学习方法及装置
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