[发明专利]一种训练隐私保护模型的方法、隐私保护方法及装置有效
| 申请号： | 202011435672.7 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112487479B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 曹佳炯;丁菁汀 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 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 |
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| 摘要： | 说明书实施例提供了一种训练隐私保护模型的方法、隐私保护方法及装置，隐私保护模型用于为预先训练的深度学习模型提供模型隐私保护，深度学习模型的输出结果为图像，该训练方法包括：获取第一数据，以及深度学习模型针对第一数据生成的第一图像；将第一图像输入所述隐私保护模型，生成第二图像；基于第一图像和第二图像，确定图像差异损失；将第一数据输入用于模拟深度学习模型的替代模型，以第一图像为标签确定第一梯度，并以第二图像为标签确定第二梯度；根据第一梯度和第二梯度，确定梯度差异损失；以图像差异损失趋于减少，梯度差异损失趋于增大为目标，更新所述隐私保护模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 训练 隐私 保护 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
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