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龙图腾网恭喜支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利基于差分隐私的数据生成系统的训练方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113642731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111082998.0，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权基于差分隐私的数据生成系统的训练方法及装置是由熊涛设计研发完成，并于2020-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于差分隐私的数据生成系统的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供一种基于差分隐私的数据生成系统的训练方法和装置，该数据生成系统包括自编码网络和判别器，方法包括，将真实样本输入自编码网络，得到复原样本；根据真实样本和复原样本的比对，确定样本重构损失。此外，通过自编码网络生成合成样本。将真实样本和合成样本分别输入判别器，得到其分别属于真实样本的第一概率和第二概率。针对判别器，以减小第一损失为目标，以差分隐私的方式在梯度上添加噪声，以调整判别器参数，其中第一损失负相关于第一概率，正相关于第二概率。针对自编码网络，以减小第二损失为目标，在梯度上添加噪声，以调整自编码网络参数，其中第二损失与样本重构损失正相关，与第一损失负相关。

本发明授权基于差分隐私的数据生成系统的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于差分隐私的数据生成系统的训练方法，所述数据生成系统包括自编码网络和判别器，所述方法包括：将第一真实样本输入所述自编码网络，得到第一复原样本；所述第一真实样本包括以下之一：图片样本，音频样本，文本样本；根据所述第一真实样本和所述第一复原样本的比对，确定样本重构损失；通过所述自编码网络基于噪声生成第一合成样本；将第一真实样本输入所述判别器，得到其属于真实样本的第一概率；以及，将所述第一合成样本输入所述判别器，得到其属于真实样本的第二概率；针对所述判别器对应的第一参数，利用差分隐私的方式，在以减小第一预测损失为目标得到的梯度上添加噪声，根据得到的第一噪声梯度调整所述第一参数，其中所述第一预测损失负相关于所述第一概率，正相关于所述第二概率；针对所述自编码网络对应的第二参数，利用差分隐私的方式，在以减小第二预测损失为目标得到的梯度上添加噪声，根据得到的第二噪声梯度调整所述第二参数，其中所述第二预测损失与所述样本重构损失正相关，与所述第一概率正相关，且与所述第二概率负相关。

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