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。

为什么使用迁移学习？- 数据不足：在实际应用中，获取大量标注数据集往往是困难的。迁移学习通过在大型数据集上预训练模型，然后将其应用到特定任务上，可以有效解决数据不足的问题。- 节省时间和计算资源：从头开始训练一个深度神经网络需要大量的计算资源和时间，而迁移学习可以通过使用预训练模型，大大减少训练时间和计算量。为什么要进行数据增强？- 提高模型泛化能力：数据增强通过对训练数据进行随机变换（如裁剪、翻

【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！

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设计一个预测函数，实现对自定义输入的情感预测。通过本文的学习，我们成功地使用MindSpore框架实现了一个基于RNN的情感分类模型。我们从数据准备开始，详细讲解了如何加载和处理IMDB影评数据集，以及使用预训练的Glove词向量对文本进行编码。然后，我们构建了一个包含Embedding层、LSTM层和全连接层的情感分类模型，并使用二分类交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。最后，我们评估了模型

在深度学习中，神经网络的训练主要依赖于反向传播算法，通过计算模型预测值与正确标签的差异，来调整模型参数以优化性能。自动微分能够自动计算函数在某点处的导数值，大大简化了反向传播的实现过程。本文将通过一个简单的教程，介绍如何在MindSpore中使用函数式自动微分，并探讨其在神经网络训练中的应用。