发明专利已授权

一种基于差分隐私的卷积神经网络训练方法

📄 申请号：CN202111015904.8 📄 发布日：2026/03/13

著录项目信息

申请日

2021-08-31

公开号

CN113642717B

公开日

2024-04-02

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_82

IPC 分类号

G06V10_82 , G06V10_77 , G06V10_764 , G06N3_0464 , G06N3_0985 , G06F21_62 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法隐私计算深度学习

应用场景

图像识别, 医疗影像分析, 金融风控, 用户行为分析, 智能安防

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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。

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

基于本地差分隐私的数据流直方图发布方法

当前第 / 件

基于单元与多元融合预测模型的高速列车节能驾驶策略

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