基于差分隐私保护的模型训练方法、终端设备及存储介质
实质审查的生效
摘要

本申请公开了一种基于差分隐私保护的模型训练方法、终端设备以及计算机可读存储介质,该基于差分隐私保护的模型训练方法包括:获取复合凸最小化问题;对复合凸最小化问题构建求解函数,其中,求解函数包括拉普拉斯光滑算子;初始化求解函数中的原变量;按照输入的预设迭代次数对求解函数进行循环迭代,以获取最终的模型参数。本申请的模型训练方法通过拉普拉斯光滑技术来提升求解目标问题的具有差分隐私保护的模型参数输出向模型最优解的收敛速度。

基本信息
专利标题 :
基于差分隐私保护的模型训练方法、终端设备及存储介质
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114462619A
申请号 :
CN202111670517.8
公开(公告)日 :
2022-05-10
申请日 :
2021-12-31
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
耿嘉诚王康刘德龙陈波扬
申请人 :
浙江大华技术股份有限公司
申请人地址 :
浙江省杭州市滨江区滨安路1187号
代理机构 :
深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
何倚雯
优先权 :
CN202111670517.8
主分类号 :
G06N20/00
IPC分类号 :
G06N20/00  G06N3/08  G06F21/62  G06F17/16  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-05-27 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20211231
2022-05-10 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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