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摘要
本发明公开了一种面向协同深度学习模型训练的隐私保护方法,包括：提出协同的分布式深度学习模型训练方法,参与者在其本地利用已有训练数据进行模型参数梯度计算,并将计算得到的梯度数据发送给参数服务器,进行模型参数更新；提出基于双陷门公钥密码算法的隐私保护机制,使得参与者在保证各自训练数据隐私的前提下,实现深度学习模型的安全训练；设计细粒度的深度学习模型发布方法,确保只有参加训练的数据拥有者才可以获得模型,保证模型训练公平性。仿真测试的结果表明本发明能够在保证参与者数据隐私的前提下提供准确的模型训练服务。可为人工智能等新一代计算机技术提供隐私保护。
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