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申请/专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司
摘要：本说明书实施例提供一种联合训练伽马回归模型的方法及装置，涉及n个参与方。该方法由其中任意的第i个参与方执行，包括：先与其他的n‑1个参与方共同进行针对训练样本集的秘密分享分片，得到第i个特征分片和第i个标签分片；再基于第i个特征分片和第i个标签分片，与其他的n‑1个参与方联合进行对应伽马回归模型的第i个参数分片的多轮次迭代更新，模型参数分片的迭代更新可以按需选用设计的多种模型优化器之一，例如，适用于小规模数据的安全迭代重加权最小二乘法、适用于大规模数据的安全批次迭代重加权最小二乘法、大小规模数据都适用的安全随机梯度下降法等，如此可以提高执行效率。另外，各种模型优化器涉及的密文运算为秘密分享运算，使得执行更加高效。
主权项：1.一种联合训练伽马回归模型的方法，涉及n个参与方，所述方法由其中任意的第i个参与方执行，包括：获取训练样本集在秘密分享下的第i个特征分片和第i个标签分片；对所述伽马回归模型对应的第i个参数分片进行多轮次迭代更新，其中任一轮次迭代更新包括：基于所述第i个特征分片和第i个标签分片，与其他的n-1个参与方联合进行针对参数更新函数的第一秘密分享运算，得到本轮更新后的第i个参数分片；所述参数更新函数通过采用迭代重加权最小二乘IRLS算法，以最大化所述伽马回归模型的对数似然函数为目标而确定。
全文数据：
权利要求：
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