[发明专利]一种隐私保护的生成模型构建方法在审
| 申请号： | 202210539948.9 | 申请日： | 2022-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN114943101A | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 王绍蔚;钟裕森;邹旺文;杨蕊琳 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F21/71 | 分类号： | G06F21/71;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 广州高炬知识产权代理有限公司 44376 | 代理人： | 孙明科 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种隐私保护的生成模型构建方法，其包括如下步骤：基于与生成器相对，用于判别生成器生成数据的真假概率的判别器；用于学习每个客户端的数据类别的判断的大模型教师判别器；基于通过教师判别器的引导来学习各客户端的共同规律进行判别的小模型学生判别器；用于生成模拟真实数据的样本的生成器；基于多个样本组成的数据集合的数据集；隐私预算；基于去偏判别器蒸馏的差分隐私数据生成器。本发明通过有益样本选择方法，界定一个阈值，组成一个数据集来训练学生判别器，使得学生判别器在不影响学习效果的情况下，还能在较少训练所需样本数量情况下，实现比现有方法更好的的保护隐私的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 隐私 保护 生成 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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