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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
📄 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。
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
一种具有缓冲和减振功能的有氧健身设备
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