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申请/专利权人：上海数据集团金融科技有限公司
摘要：本发明涉及一种无需第三方的两方伽马回归模型训练方法、装置、设备及介质，其中方法包括：标签方和数据源方分别生成密钥对；数据源方计算数据源方变量对应的线性函数和模型结果的倒数，加密后发送给标签方；标签方计算标签方变量对应的线性函数和模型结果的倒数，并结合数据源方相关数据计算损失函数导数的密文，从而计算标签方变量梯度的密文，通过加盐、解密、去盐处理以计算标签方变量的梯度，更新标签方相关模型参数；标签方对损失函数导数的密文进行加盐、解密和去盐得到以标签方密钥加密的损失函数密文，数据源方基于此计算得到数据源方变量的梯度，更新数据源方相关模型参数；重复上述步骤直至模型收敛或达到预‑设的迭代次数，完成训练。与现有技术相比，本发明具有隐私性强、准确性好等优点。
主权项：1.一种无需第三方的隐私计算下两方伽马回归模型训练方法，其特征在于，用于实现标签方和数据源方之间的两方伽马回归模型训练，包括以下步骤：S1，标签方和数据源方分别生成密钥对，数据源方将其生成的密钥发送给标签方；S2，数据源方基于两方伽马回归模型计算数据源方变量对应的线性函数和数据源方模型结果的倒数，并根据密钥进行加密后发送给标签方；S3，标签方基于两方伽马回归模型计算标签方变量对应的线性函数和标签方模型结果的倒数，并结合数据源方发送的数据源方模型结果倒数的密文计算损失函数导数的密文，基于损失函数导数的密文计算标签方变量梯度的密文，加盐后通过数据源方解密，并由标签方去盐以计算标签方变量的梯度，更新标签方相关的模型参数；S4，标签方对损失函数导数的密文加盐后发送给数据源方进行解密和去盐，得到以标签方密钥加密的损失函数密文，数据源方基于以标签方密钥加密的损失函数密文计算数据源方变量梯度的密文，加盐后通过标签方解密，并由数据源方去盐后得到数据源方变量的梯度，更新数据源方相关的模型参数；S5，重复步骤S2-S4直至两方伽马回归模型收敛或达到预设的迭代次数，完成两方伽马回归模型训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海数据集团金融科技有限公司 无需第三方的两方伽马回归模型训练方法、装置、设备及介质
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