На обзорных снимках видно небольшую часть крыши, в большинстве случаев этого достаточно, так как затруднительно повредить только центр крыши автомобиля. В зависимости от сферы применения нашего продукта, осмотр может включать в себя большее число снимков, в том числе и фотографию крыши. Без специального оборудования качественно сделать такой снимок для высокого авто не так просто. На данный момент наш продукт оценивает повреждения только экстерьера авто.
Мы в ходе экспериментов детально не прорабатывали данный вопрос. Кажется, что расчет описательных статистик используемых данных можно реализовать перед обучением не нарушая конфиденциальность данных и даже без MPC.
Текущая реализация процесса обучения предполагает синхронное обучение моделей на стороне обоих партнеров. Причем после построения процесс пересылки обученных «половинок» итоговой модели происходит автоматически по алгоритму, прописанному в самой реализации библиотеки по MPC. Поэтому нельзя сделать какую- то свою «половинку» и использовать ее вместо той, что получилась в процесс обучения по MPC.
Кажется, вы не совсем правильно понимание термин «секреты». Как указано в тексте, «секреты» это не секретные данные (как вы пишете user/pwd), а представление целых чисел (а по МPC все числа переводятся в такой формат) в виде разности двух целых чисел. При этом только одно из двух передается на другой сервер для вычислений. Поскольку каждое число может быть бесконечным количеством способов представлено в виде разности двух чисел (а нашем случае есть ограничение по типу числа), то передаваемые данные сам по себе бессмысленны без своей пары. А значит, и декодировать только одно из них не имеет смысла.
Еще раз обратим внимание, что в процессе обучения модели исходные данные не передаются, те данные, что передаются (секреты), по отдельности не несут смысловую информацию. Поэтому неясно, как вы видите архитектуру энкодера, который хотели бы обучить. Опишите, пожалуйста, подробнее предлагаемую вами схему.
Сама по себе часть модели, которая образуется на сервере одного из участников, не несет какого-либо смыла, поскольку она строится на секретах, и только после объединения весов моделей (сложения) она становится корректной. С нашей стороны тесты показали, что модели, обученные без MPC и с применением MPC, имеют идентичное качество.
На обзорных снимках видно небольшую часть крыши, в большинстве случаев этого достаточно, так как затруднительно повредить только центр крыши автомобиля. В зависимости от сферы применения нашего продукта, осмотр может включать в себя большее число снимков, в том числе и фотографию крыши. Без специального оборудования качественно сделать такой снимок для высокого авто не так просто.
На данный момент наш продукт оценивает повреждения только экстерьера авто.
Мы в ходе экспериментов детально не прорабатывали данный вопрос. Кажется, что расчет описательных статистик используемых данных можно реализовать перед обучением не нарушая конфиденциальность данных и даже без MPC.
Текущая реализация процесса обучения предполагает синхронное обучение моделей на стороне обоих партнеров. Причем после построения процесс пересылки обученных «половинок» итоговой модели происходит автоматически по алгоритму, прописанному в самой реализации библиотеки по MPC. Поэтому нельзя сделать какую- то свою «половинку» и использовать ее вместо той, что получилась в процесс обучения по MPC.
Кажется, вы не совсем правильно понимание термин «секреты». Как указано в тексте, «секреты» это не секретные данные (как вы пишете user/pwd), а представление целых чисел (а по МPC все числа переводятся в такой формат) в виде разности двух целых чисел. При этом только одно из двух передается на другой сервер для вычислений. Поскольку каждое число может быть бесконечным количеством способов представлено в виде разности двух чисел (а нашем случае есть ограничение по типу числа), то передаваемые данные сам по себе бессмысленны без своей пары. А значит, и декодировать только одно из них не имеет смысла.
Еще раз обратим внимание, что в процессе обучения модели исходные данные не передаются, те данные, что передаются (секреты), по отдельности не несут смысловую информацию. Поэтому неясно, как вы видите архитектуру энкодера, который хотели бы обучить. Опишите, пожалуйста, подробнее предлагаемую вами схему.
Сама по себе часть модели, которая образуется на сервере одного из участников, не несет какого-либо смыла, поскольку она строится на секретах, и только после объединения весов моделей (сложения) она становится корректной. С нашей стороны тесты показали, что модели, обученные без MPC и с применением MPC, имеют идентичное качество.