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本发明公开了一种面向多模态学习的自适应差分隐私预算调整方法，通过评估多模态数据的特征分布差异、任务贡献度及噪声敏感度，在训练过程中动态分配差分隐私预算，具体包括：提取多模态特征向量，计算模态相关性；融合特征并预测下游任务结果；基于预测准确率...
该专利属于广州大学所有，仅供学习研究参考，未经过广州大学授权不得商用。

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