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申请/专利权人：人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
摘要：本发明公开一种基于梯度惩罚的对比学习模型遗忘方法，通过采用待遗忘数据和第三方数据对初始对比学习模型进行局部的遗忘训练，并综合遗忘模型的训练损失、WGAN梯度惩罚项和第三方数据的输出置信度作为损失函数，在去除初始对比学习模型中待遗忘数据训练痕迹的基础上，不损失初始对比学习模型的预测精度，适用于对比学习领域。
主权项：1.一种基于梯度惩罚的对比学习模型遗忘方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，确定初始对比学习模型，以及所述初始对比学习模型中的待遗忘数据，选择任意一个不属于所述初始对比学习模型的训练集中的数据集作为第三方数据，根据所述待遗忘数据和所述第三方数据对所述初始对比学习模型进行局部的遗忘训练，得到遗忘模型；步骤2，以所述遗忘模型的训练损失作为第一优化指标；步骤3，利用WGAN方法计算所述遗忘数据和所述第三方数据经过所述遗忘模型的WGAN梯度惩罚项，并采用WGAN梯度惩罚项作为所述遗忘模型的第二优化指标；步骤4，将所述遗忘模型对所述第三方数据的输出置信度作为第三优化指标；步骤5，以所述第一优化指标、第二优化指标和第三优化指标共同构造所述遗忘模型的损失函数；步骤6，当所述损失函数的值达到最小，判定所述遗忘模型训练完成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 基于梯度惩罚的对比学习模型遗忘方法及系统
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