[发明专利]防止隐私泄漏的对抗生成网络的训练方法及装置有效
| 申请号： | 201911206347.0 | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN110969243B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 吴秉哲;陈超超;王力 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书实施例提供一种防止隐私泄漏的对抗生成网络训练方法，包括：首先，利用生成器生成多个模拟样本，分为N组；接着，基于第i组模拟样本和第一类别标识，N组真实样本中的第i组真实样本和第二类别标识，以及针对判别器预先设定的损失函数，确定对应于判别器中M个模型参数的M个原始梯度值，组成第i组对应的第i个原始梯度向量，其中真实样本包括隐私数据；然后，分别对所述N组对应的N个原始梯度向量进行梯度裁剪，得到N个裁剪梯度向量；再接着，对所述N个裁剪梯度向量进行平均，得到平均梯度向量；再然后，利用所述平均梯度向量，调整所述M个模型参数，其中M、N、i为正整数，并且M、N≥2，i≤N。 | ||
| 搜索关键词： | 防止 隐私 泄漏 对抗 生成 网络 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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