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[发明专利]从部分训练集快速训练模型的方法、系统、设备及介质-CN202210389521.5在审
发明人：陈孔阳;王依文;黄耀 -专利权人：广州大学
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种从部分训练集快速训练模型的方法、系统、设备及介质，其方法包括如下步骤：选取待遗忘的数据子集，从中删除遗忘数据，将删除遗忘数据后剩余的数据子集作为训练样本，训练得到遗忘模型；利用成员推理攻击对遗忘模型进行评估，计算遗忘模型的输出分布，根据输出分布判断删除的遗忘数据是否遗忘成功，若遗忘成功，则将遗忘模型作为最终遗忘模型；利用后门攻击对最终遗忘模型的遗忘效果进行评估，若评估合格，则将最终遗忘模型作为目标模型；本发明方法只需要对目标模型的权重做微小扰动，不需要重新训练，因此大大节省了时间，而且没有在数据样本或目标模型训练过程做改动，对所有训练模型通用，无需增加额外的约束条件。
部分训练快速模型方法系统设备介质

[发明专利]一种基于生成对抗网络的快速模型遗忘方法与系统-CN202210205229.3在审
发明人：陈孔阳;黄耀;王依文 -专利权人：广州大学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于生成对抗网络的快速模型遗忘方法与系统，其方法包括：将与待遗忘数据分布相同的第三方数据输入原始模型中，对原始模型的输出结果进行排序，得到第一排序结果，将生成器初始化为原始模型，将待遗忘数据输入到生成器中，将生成器输出的结果进行排序处理，得到第二排序结果，利用第一排序结果和第二排序结果交替训练生成器与判别器，直到判别器无法区分待遗忘数据在生成器上输出与第三方数据在原始模型上输出的分布差异，则停止训练，对生成器进行成员推理攻击，若攻击结果为待遗忘数据且没有被生成器训练过，则遗忘成功，将被训练后的生成器作为遗忘后的模型；本申请能够加快在模型中遗忘数据的速度，尤其是在复杂的场景下，效果更明显。
一种基于生成对抗网络快速模型遗忘方法系统

[发明专利]一种文字识别方法和设备-CN201811160588.1有效
发明人： 王依文 -专利权人：金蝶软件（中国）有限公司
申请日： 2018-09-30 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本申请公开了一种文字识别方法，包括：获取文字图像；对该文字图像进行图像预处理得到多类待识别图像，该多类待识别图像是该文字图像经过多种不同方式的图像处理得到的图像；对该多类待识别图像进行字符识别得到对应的多组识别数据；对该多组识别数据进行分析得到识别结果。本申请实施例还提供相应的文字识别设备。本申请技术方案由于在进行图像文字识别前，对文字图像进行多种不同方式的图像处理得到多种不同类型的图像用于进行文字识别，并得到多组识别数据，对这些识别数据进行概率统计分析，选出识别概率最高的字符数据用作识别结果，可以提高文字识别的准确率。
一种文字识别方法设备