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摘要：本申请公开了一种模型更新方法、验证方法及相关设备，应用于联邦学习场景，该联邦学习场景包括无标签方与有标签方。该方法包括：无标签方根据从有标签方处获取的所有可能的标签取值计算所有可能的梯度值，并通过所有可能的梯度值以及从有标签方处获取的第一密文向量获取密文状态下的真实梯度。再通过有标签方进行解密得到的真实梯度更新模型。该情况下，模型训练计算过程是在明文下执行的，只是每个样本在明文下都会执行所有可能的标签取值数目次的模型，最后通过密态计算来选择正确的计算结果。即在保证数据安全性的同时提升联邦学习的模型训练效率。
主权项：1.一种模型更新方法，其特征在于，所述方法应用于第一设备，所述方法包括：接收第二设备发送的多个标签取值，所述多个标签取值为所述第二设备存储的标签取值；获取模型的第一样本；基于所述多个标签取值获取所述第一样本的多个第一梯度值；接收所述第二设备发送的第一密文向量，所述第一密文向量用于指示加密后所述第一样本的第一正确标签取值与第一非正确标签取值，所述多个标签取值包括所述第一正确标签取值与所述第一非正确标签取值；基于所述多个第一梯度值与所述第一密文向量更新所述模型。
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百度查询： 华为技术有限公司 一种模型更新方法、验证方法及相关设备
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