【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习，尤其涉及一种基于扩散模型和标签重构的隐私保护深度学习方法。
技术介绍
1、在目标分类应用场景中，数据拥有者可以使用深度神经网络执行高准确度的数据分类任务，但是攻击者通过分析训练深度神经网络时产生的参数可以高质量地重构数据集中的原始数据，从而对数据拥有者的数据隐私保护带来了极大的挑战，而现有技术缺乏对基于扩散模型的图像数据隐私泄露问题的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提出一种基于扩散模型和标签重构的隐私保护深度学习方法，该方法能够解决深度神经网络训练过程中的图像数据隐私泄露问题，从而在分类准确度和数据隐私保护性能之间取得较好的平衡。
2、本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
3、一种基于扩散模型和标签重构的隐私保护深度学习方法，所述方法包括：
4、步骤1，构造由变分自编码器、扩散模型和分类器组成的隐私保护深度学习模型；
5、步骤2，使用原始图像和目标图像训练变分自编码器，并由变分自编码器的编码单元将原始图像变换为原始潜层信号；
6、步骤3，使用原始潜层信号训练扩散模型，由扩散模型将原始潜层信号变换为重构潜层信号，并基于重构潜层信号和原始图像的类别标签训练分类器；
7、步骤4，使用训练后的分类器对重构潜层信号执行数据分类，并使用变分自编码器的解码单元将重构潜层信号变换为重构图像。
8、由上述本专利技术提供的技术方案可以看出，上述方法能够解决深度神经网络训练过
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于扩散模型和标签重构的隐私保护深度学习方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述基于扩散模型和标签重构的隐私保护深度学习方法，其特征在于，在步骤1中，所构造的隐私保护深度学习模型的输入图像是尺寸为32×32的彩色图像，具体包括：
3.根据权利要求1所述基于扩散模型和标签重构的隐私保护深度学习方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程为：
4.根据权利要求3所述基于扩散模型和标签重构的隐私保护深度学习方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程为：
5.根据权利要求4所述基于扩散模型和标签重构的隐私保护深度学习方法，其特征在于，所述步骤4的具体过程为：
【技术特征摘要】
1.一种基于扩散模型和标签重构的隐私保护深度学习方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述基于扩散模型和标签重构的隐私保护深度学习方法，其特征在于，在步骤1中，所构造的隐私保护深度学习模型的输入图像是尺寸为32×32的彩色图像，具体包括：
3.根据权利要求1所述基于扩散模...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。