接下来，我们需要定义一个简单的神经网络模型。在这里，我们使用一个包含全连接层和ReLU激活函数的网络。全连接层能够有效地提取数据的特征，而ReLU激活函数可以引入非线性特征，使得模型能够学习更复杂的模式。nn.ReLU(),nn.ReLU(),超参是控制模型训练过程的参数，包括训练轮次、批次大小和学习率。这些参数直接影响模型的训练过程和最终性能。合理的超参数设置可以加速模型的收敛，提高训练效率。e

【隐私计算实训营】是蚂蚁集团隐语开源社区出品的线上课程，自实训营上线以来，获得行业内外广泛关注，吸引上千余名开发者报名参与。本次暑期夏令营课程中，除了最新上线的「联邦学习系列」，还包含了「隐私保护数据分析」和「隐私保护机器学习」，主题，小伙伴们可以根据需求自由选择报名期待和大家共同探索隐私计算的前沿技术！

隐私集合求交(Private Set Intersection, PSI)是隐私计算中的一个重要技术,它允许多方在不泄露自己数据的前提下找出共同的数据交集。在本文中,我们将深入探讨SecretFlow(隐语)中PSI的实现和应用。

在近年来的深度学习领域，Transformer模型凭借其在自然语言处理（NLP）中的卓越表现，迅速成为研究热点。尤其是基于自注意力（Self-Attention）机制的模型，更是推动了NLP的飞速发展。然而，随着研究的深入，Transformer模型不仅在NLP领域大放异彩，还被引入到计算机视觉领域，形成了Vision Transformer（ViT）。ViT模型在不依赖传统卷积神经网络（CNN）

语义分割（semantic segmentation）是图像处理和机器视觉技术中关于图像理解的重要一环，常被应用于人脸识别、物体检测、医学影像、卫星图像分析、自动驾驶感知等领域。语义分割的目的是对图像中每个像素点进行分类。与普通的分类任务只输出某个类别不同，语义分割任务输出与输入大小相同的图像，输出图像的每个像素对应了输入图像每个像素的类别。FCN主要用于图像分割领域，是一种端到端的分割方法。通过

CRF是一种概率图模型，适用于捕获序列中相邻Token之间的依赖关系。设xx0xnxx0​...xn​为输入序列，yy0ynyy0​...yn​为输出的标注序列，其中nnn为序列的最大长度。则输出序列yyyPy∣xexp⁡Scorexy∑y′∈Yexp⁡Scorexy′Py∣x∑y′∈Y​expScorexy′expScorexy​其中，Scorexy。

使用交叉熵损失函数。

ShuffleNetV1是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型，主要应用在移动端。其设计核心在于引入了两种操作：Pointwise Group Convolution和Channel Shuffle。这些操作在保持精度的同时，大大降低了模型的计算量。

使用交叉熵损失函数。

SecretFlow是一个隐私计算框架,用于安全地进行多方数据分析和机器学习。它支持多种部署模式,可以满足从快速验证到安全生产的不同需求。