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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京火山引擎科技有限公司申請的專利基于縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116227633B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310009611.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N20/20；該發(fā)明授權(quán)基于縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練方法及裝置是由劉洋;檀俊滔;吳燁設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-01-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練方法及裝置在說明書摘要公布了：本公開涉及一種基于縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練方法及裝置，該方法中多個節(jié)點(diǎn)通過縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)共同訓(xùn)練全局邏輯回歸模型時，擁有樣本標(biāo)簽的節(jié)點(diǎn)通過本地差分隱私技術(shù)產(chǎn)生差分隱私化噪聲，再將差分隱私化噪聲添加在每一輪訓(xùn)練的模型殘差即第一殘差之上，保護(hù)模型殘差不會被參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的其他節(jié)點(diǎn)反推和攻破，進(jìn)而保護(hù)訓(xùn)練樣本對應(yīng)的標(biāo)簽的不會被其他節(jié)點(diǎn)獲取，從而提高訓(xùn)練樣本的安全性。

本發(fā)明授權(quán)基于縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，應(yīng)用于第一節(jié)點(diǎn)，包括：根據(jù)第一邏輯回歸模型以及參與縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的共同的訓(xùn)練樣本的第一特征值計(jì)算得到的第一信息，以及，接收參與縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的其他節(jié)點(diǎn)根據(jù)第二邏輯回歸模型以及所述訓(xùn)練樣本的第二特征值計(jì)算得到的第二信息；對所述第一信息以及所述第二信息進(jìn)行線性融合和類別預(yù)測得到用于確定所述訓(xùn)練樣本屬于指定類別的概率值，并針對所述訓(xùn)練樣本計(jì)算所述概率值與所述訓(xùn)練樣本對應(yīng)的標(biāo)簽之間的差作為第一殘差；根據(jù)差分隱私化算法生成差分隱私化噪聲，利用所述差分隱私化噪聲對所述第一殘差進(jìn)行擾動處理得到差分隱私化殘差；根據(jù)所述差分隱私化殘差更新所述第一邏輯回歸模型以及向其他聯(lián)邦學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)發(fā)送所述差分隱私化殘差以更新所述第二邏輯回歸模型。

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