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申请/专利权人：蚂蚁科技集团股份有限公司
摘要：本说明书实施例提供一种联合更新模型的技术方案，由训练成员在表征层和映射层基于信息瓶颈理论进行信息过滤，对于表征层处理样本特征数据得到的第一表征，经由构造数据分布进行数据采样得到第二表征，采样得到的第二表征用于经由映射层处理得到模型输出，并由此确定模型损失。同时，模型损失既包括模型输出与样本标签数据对比确定的第一损失，又包括第二表征满足的数据分布与预定的第二分布之间的对比确定的第二损失，从而在最小化模型损失过程中，可以同时最大化第二表征与输出之间的互信息，并最小化第二表征与输入之间的互信息。如此，可以提高数据隐私保护（或数据价值保护）的有效性。
主权项：1.一种联合更新模型的方法，所述模型包括表征层和映射层，所述方法适用于横向联邦学习中的单个训练成员，所述方法包括多个同步周期，在单个同步周期：通过表征层处理第一样本的特征数据，得到第一表征，所述第一表征包括M维的第一向量和M维的第二向量；采样M维的第二表征，其中，所述第二表征中的单个元素从单个第一分布中采样，所述第一分布由所述第一向量中的单个元素和所述第二向量中的单个元素确定；通过所述映射层处理所述第二表征，得到第一输出；确定模型损失，以根据模型损失得到模型数据上传服务方进行同步，所述模型损失包括第一损失和第二损失，所述第一损失基于所述第一输出与所述第一样本的标签数据对比确定，所述第二损失基于所述第二表征满足的数据分布与预定的第二分布之间的对比确定。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 蚂蚁科技集团股份有限公司 联合更新模型的方法、装置
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