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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明公开了一种基于联邦多任务学习的特征遗忘方法、装置和设备，应用于网络安全领域，包括：当接收到待遗忘特征时，对待遗忘特征添加扰动，得到目标遗忘特征；将数据输入至模型中，得到共享层参数的数值变化情况；数据的特征包括目标遗忘特征和剩余特征；模型的结构包括共享层和全连接层，全连接层自动分为目标遗忘任务全连接层和剩余任务全连接层；根据共享层参数的数值变化情况确定共享层目标参数；将目标遗忘任务全连接层中的所有参数作为全连接层目标参数；对共享层目标参数和全连接层目标参数进行擦除处理，得到特征遗忘后的新模型。本方法在不影响模型整体分类准确性的同时，还能够满足用户特征遗忘的需求，提高了服务器的处理能力。
主权项：1.一种基于联邦多任务学习的特征遗忘方法，其特征在于，包括：当接收到待遗忘特征时，对所述待遗忘特征添加扰动，得到目标遗忘特征；所述待遗忘特征为社交网络领域、医疗健康领域或金融行业领域中用户数据的特征；将数据输入至模型中，得到共享层参数的数值变化情况；所述数据的特征包括所述目标遗忘特征和剩余特征；所述模型的结构包括共享层和全连接层，所述全连接层分为目标遗忘任务全连接层和剩余任务全连接层；根据所述共享层参数的数值变化情况确定共享层目标参数；将所述目标遗忘任务全连接层中的所有参数作为全连接层目标参数；对所述共享层目标参数和所述全连接层目标参数进行擦除处理，得到特征遗忘后的新模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种基于联邦多任务学习的特征遗忘方法、装置和设备
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