可解释性深度学习的差分隐私保护方法
专利号：2020100110492已下证
申请日：
2020-01-06
发布日期：2024-05-09
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专利摘要
本发明公开一种可解释性深度学习的差分隐私保护方法，通过在FF‑CNN的第一层卷积层加入差分隐私保护以及在模型的输出层的损失函数中加入差分隐私，保证了模型的输入与输出端的安全，从而保护了模型数据提供者的个人隐私，并且通过在第二次采样层得到的数据特征利用k‑means++算法进行聚类后，进行mixup插值法进行数据增强，提升整个模型的鲁棒性。本发明基于可解释性深度学习模型的隐私保护策略，使得模型使用者可以利用深度学习模型得到具有可解释性的结果并且不泄露个人的隐私信息。
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