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
IPC 分类号

技术画像

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

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

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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