[发明专利]一种多模态数据融合训练中的隐私参数优化方法有效
| 申请号： | 202210821237.0 | 申请日： | 2022-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN115310122B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 孙哲;殷丽华;王思敏;方滨兴;韩伟红;张美范;李然 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F18/2415;G06F18/25;G06F18/214 |
| 代理公司： | 广州高炬知识产权代理有限公司 44376 | 代理人： | 孙明科 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种多模态数据融合训练中的隐私参数优化方法，包括以下步骤：S1：客户端用户对隐私保护效果进行设定；S2：客户端针对文本、图像、音频的各类型数据使用对应的隐私保护方法进行脱敏处理，对脱敏处理后的数据进行单独模态的分类训练；S3：得出包含敏感数据准确率和非敏感数据准确率的各模态的分类准确率，判断敏感数据准确率是否满足用户需求；S4：基于权重自分配算法完成信息融合，得出最终的目标分类结果及敏感信息分类结果acc |
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| 搜索关键词： | 一种 多模态 数据 融合 训练 中的 隐私 参数 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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