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申请/专利权人：河南科技大学
摘要：本发明公开了一种基于信息熵的非线性自适应隐私预算划分方法，首先根据逐层相关性计算输入特征的相关性，量化不同输入特征对模型输出结果的影响；然后采用信息熵对输入特征相关性进行隐私度量，根据度量结果进行隐私预算分配；最后使用最小化损失函数训练学习模型，为特征梯度自适应地添加噪声。本发明利用信息熵作为输入特征贡献度权重的衡量方法，以达到隐私预算的非线性自适应分配，提高了隐私预算的利用率和模型训练的准确率，为梯度自适应地添加噪声，解决现有模型训练的隐私保护方案在梯度更新过程中注入等量噪声导致模型准确性下降的问题。
主权项：1.一种基于信息熵的非线性自适应隐私预算划分方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、计算输入特征贡献度；步骤2、通过信息熵计算每个输入特征贡献度的客观权重；步骤3、引入隐私预算比，为每一个输入特征分配隐私预算；步骤4、使用最小化损失函数的SGD优化算法训练学习模型，为特征梯度自适应地添加噪声。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南科技大学 一种基于信息熵的非线性自适应隐私预算划分方法
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