基于隐私保护的神经网络模型训练方法、装置及系统

摘要

本说明书实施例提供基于隐私保护的神经网络模型训练方法、装置及系统。每个第一成员设备具有本地数据并且部署至少一个客户端模型，第二成员设备部署至少一个服务端模型，至少一个客户端模型和至少一个服务端模型按照模型间隔方式组成神经网络模型。在每次循环时，各个第一成员设备和第二成员设备使用第一成员设备的本地数据执行模型预测计算。对于每个客户端模型，各个第一成员设备使用本地数据或者在前服务端模型的模型计算结果进行多方安全计算。对于每个服务端模型，第二成员设备使用在前客户端模型的模型计算结果执行本地计算。基于模型预测值确定预测差值，并且在各个成员设备处通过反向传播方式来使用加噪声的梯度下降法进行模型更新。