公开(公告)号：CN118428475A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410476975.5

申请日：2024-04-19

Applicant: 浙江大学

Inventor： 胡宇轲 ,  秦湛 ,  娄坚 ,  任奎 ,  蒋屹新

IPC: G06N5/04 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种机器学习模型推理与遗忘请求协同处理方法，机器学习在线服务提供商基于遗忘请求在后台实时更新模型，并对用户推理请求进行鲁棒性检测，依据检测结果进行服务调度，从而实现更快的响应速度。该方法包括如下步骤：1)子模型训练：拆分数据集并训练多个具备独立推理能力的子模型并上线服务；2)遗忘请求处理：基于服务期间收到的遗忘请求实时更新相应子模型；3)推理请求响应：优先响应高鲁棒性推理请求，等到模型完成更新后再基于新模型响应低鲁棒性请求。本发明首次提出了机器学习在线服务场景下多种请求的协同处理方法，在保证隐私性与正确性的同时实现了更高的响应速度，优于现有方法，具有通用性强、易于部署等优点。

公开(公告)号：CN116384511A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310574678.X

申请日：2023-05-18

Applicant: 浙江大学 ,  支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 肖凯 ,  吴若凡 ,  王维强 ,  秦湛 ,  胡宇轲 ,  梁炜

IPC: G06N20/00

Abstract: 本说明书实施例提供了测试处理方法及装置，其中，一种测试处理方法包括：借助异常发生终端的对象特征和关系特征、以及通过联邦学习进行图嵌入模型的模型训练过程中的聚合对象特征，确定第一测试终端的异常防控指标；借助异常发生服务器对应的第二测试终端的对象特征，确定第二测试终端的对象集合中各对象间的关系状态，并根据关系状态确定第二测试终端的异常防控指标；将第一测试终端的异常防控指标和第二测试终端的异常防控指标向测试评估平台发送。