[发明专利]一种基于差分隐私的卷积神经网络训练方法在审
| 申请号： | 202111015904.8 | 申请日： | 2021-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN113642717A | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 张亚玲;宁瑶 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06F21/62 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王敏强 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于差分隐私的卷积神经网络训练方法，首先给定图像数据集，创建卷积神经网络模型，随机初始化卷积神经网络模型的参数，从图像数据集中随机取样输入至卷积神经网络模型中，对样本数据进行卷积操作得到特征图，由池化操作得到降维处理后的特征，对特征添加服从拉普拉斯分布的噪声，得到经过差分隐私保护的特征；具有差分隐私保护的特征在卷积神经网络模型中进行训练，计算隐私预算，得到最优模型参数，保存训练好的具有最优模型参数的差分隐私卷积神经网络模型；将需要保护的数据输入到所训练好的差分隐私卷积神经网络模型中，得到差分隐私保护后的数据。本发明解决了现有技术中存在的会使训练模型的精度降低或者梯度失真问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 隐私 卷积 神经网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
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