发明专利已授权

一种基于误差最大化噪声和神经元修剪的数据遗忘方法

Name: 一种基于误差最大化噪声和神经元修剪的数据遗忘方法
Brand: 电子科技大学中山学院
SKU: 2024118355670
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411835567.0 📄 发布日：2025/10/21

著录项目信息

申请日

2024-12-13

公开号

CN119293860B

公开日

2025-04-01

申请人

电子科技大学中山学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_62

IPC 分类号

G06F21_62 , G06N3_082 , G06F17_16 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法机器学习模型剪枝

应用场景

数据隐私保护, 模型更新与修正, 合规数据删除, 神经网络压缩, 个性化服务

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摘要

本发明涉及数据遗忘领域，尤其涉及一种基于误差最大化噪声和神经元修剪的数据遗忘方法，包括，生成误差最大化噪声矩阵；根据各模型参数的连接灵敏度针对模型参数进行初始化，以诱导模型遗忘；针对目标遗忘数据集以及保留数据集进行更新；周期性针对性能变化幅度进行检测，并根据性能变化幅度确定是否针对数据遗忘过程进行自适应调节；若针对数据遗忘过程参数进行自适应调节，周期性根据性能变化幅度针对噪声强度与修剪尺度进行迭代更新；在满足遗忘效果或达到预设迭代次数的条件下，停止针对遗忘过程参数进行迭代更新，本发明在保证数据遗忘效果的同时，最大程度地保留模型的整体性能。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN119293860B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种造纸快速脱水设备

当前第 / 件

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