西安电子科技大学姜涛获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种细粒度的机器学习遗忘方法、装置及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117292167B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310905066.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种细粒度的机器学习遗忘方法、装置及电子设备是由姜涛;周航平;齐佩汉;陈陆瑶;李兴华;马建峰设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种细粒度的机器学习遗忘方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及深度学习技术领域，具体而言，涉及一种细粒度的机器学习遗忘方法、装置及电子设备，一定程度上可以解决如何在无法获取待删除数据的全部信息时，通过已知图像实现对具有相同特征的图像子集的遗忘的问题。所述的细粒度的机器学习遗忘方法包括：根据已有分类任务的训练集，训练得到原始分类模型；根据已知需要删除的目标数据得到目标类别，所述目标类别为训练集中与所述目标数据具有相同分类标签的数据；根据目标类别训练得到细粒度聚类模型，并通过目标数据和所述细粒度聚类模型得到遗忘子集，所述遗忘子集为与所述目标数据在同一个聚类类别的数据子集，基于数据遗忘策略对所述遗忘子集进行遗忘。
本发明授权一种细粒度的机器学习遗忘方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种细粒度的机器学习遗忘方法，其特征在于，所述遗忘方法通过已知图像实现对具有相同特征的图像子集的遗忘，包括： 根据已有分类任务的训练集，训练得到原始分类模型； 根据已知需要删除的目标数据得到目标类别，所述目标类别为训练集中与所述目标数据具有相同分类标签的数据； 获取目标数据及目标类别，所述目标数据为已知遗忘数据； 根据对比学习方法训练得到对比学习模型，所述对比学习模型作为特征提取器能够从数据样本上提取样本特征； 基于邻居查找原则，根据所述对比学习模型提取到样本特征之间的距离为每个样本查找其距离最近的若干个样本邻居，将样本及其邻居样本作为同类别数据； 利用所述样本及其邻居样本，训练得到细粒度聚类模型； 将所述目标数据及所述目标类别输入所述细粒度聚类模型中，得到所有数据的聚类类别，并筛选出遗忘子集，所述遗忘子集为与所述目标数据在同一个聚类类别的数据子集； 基于数据遗忘策略对所述遗忘子集进行遗忘。
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