摘要
本发明公开了一种密文神经网络模型的构建方法及系统,涉及密文神经网络训练技术领域,具体步骤为:获取数据集,并将数据集进行同态加密,形成训练集;获取神经网络模型的激活函数的插值点的函数和导数值,并基于激活函数的插值点的函数和导数值利用拉格朗日插值导数推广公式获取激活函数的逼近多项式;根据激活函数的逼近多项式构建初始密文神经网络模型;利用训练集对初始密文神经网络模型进行密文训练,获得密文神经网络模型。本发明利用多项式对激活函数替换,将非线性的计算转为线性的计算,从而实现神经网络模型的密文训练,在保持训练效率和计算复杂度的情况下,保证了数据的可用性。
技术关键词
神经网络模型
拉格朗日插值
多项式
神经网络训练技术
梯度下降算法
构建系统
模型训练模块
数值
训练集
数据获取模块
数据处理模块
加密
复杂度
表达式
非线性
参数
系统为您推荐了相关专利信息
发电控制方法
分布式新能源
神经网络模型
电力
电流
淋巴水肿肢体体积
模式特征向量
多模态
语义
序列
优化设计方法
粒子群算法
刚度
优化设计方案
电池包箱体
配电网络
协同调度方法
网络节点
网络拓扑结构
电能