[發明專利]一種數據生成方法及裝置

在審

• 申請號: 202010954129.1
• 申請日: 2020-09-11
• 公開（公告）號: CN112115509A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 高雪松;張淯易;陳維強
• 申請（專利權）人: 青島海信電子產業控股股份有限公司
• 主分類號: G06F21/62
• 分類號: G06F21/62;G06N20/00
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 望紫薇

1.一種數據生成方法，其特征在于，包括：

通過初始數據集完成對第一對抗模型的訓練后，得到所述第一對抗模型輸出的第一中間數據集和第二中間數據集；所述第一對抗模型包括生成器和鑒別器；所述第一中間數據集為所述第一對抗模型訓練完畢時被判定為所述初始數據集的數據集、所述第二中間數據集為所述第一對抗模型訓練完畢時被判定為所述虛擬數據集的數據集；

通過所述第一中間數據集和所述第二中間數據集完成對第二對抗模型的訓練后，得到所述第二對抗模型輸出的第三中間數據集；所述第二對抗模型包括所述鑒別器和差分隱私標識器；所述差分隱私標識器用于確定所述第一中間數據集是否符合差分隱私要求；所述鑒別器還用于在所述第一中間數據集不符合所述差分隱私要求時，更新所述第一中間數據集；所述第三中間數據集為所述第二對抗模型訓練完畢時的所述第一中間數據集；

若滿足終態收斂條件，則根據所述第三中間數據集，獲得所述初始數據集的終態數據集。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過初始數據集完成對第一對抗模型的訓練后，得到所述第一對抗模型輸出的第一中間數據集和第二中間數據集，包括：

針對所述初始數據集的任一子初始數據集，將所述子初始數據集輸入至所述生成器，生成所述虛擬數據集的子虛擬數據集；

將所述子初始數據集和所述子虛擬數據集輸入至所述鑒別器，判定得到第一過程數據集和第二過程數據集；所述第一過程數據集為被所述鑒別器判定為所述子初始數據集的數據集；所述第二過程數據集為被所述鑒別器判定為所述子虛擬數據集的數據集；

根據所述第一過程數據集、所述子初始數據集和所述子虛擬數據集，獲得第一損失函數值和第二損失函數值；所述第一損失函數值表征了所述第一過程數據集中抽取的數據為所述初始數據集中數據的準確性；所述第二損失函數值表征了所述第一過程數據集中抽取的數據為所述虛擬數據集中數據的準確性；

若滿足第一對抗收斂條件，則將所述第一過程數據集作為所述第一中間數據集的第一子中間數據集，將所述第二過程數據集作為所述第二中間數據集的第二子中間數據集；否則，根據所述第一損失函數值和所述第二損失函數值，調整所述生成器的訓練參數和所述鑒別器的訓練參數，并將所述第一過程數據集作為所述初始數據集的子初始數據集，返回所述“將所述子初始數據集輸入至所述生成器，生成所述虛擬數據集的子虛擬數據集”的步驟，從而更新所述子初始數據集和所述子虛擬數據集，繼續迭代訓練。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一損失函數值具體為：所述第一過程數據集中抽取的數據為所述初始數據集中數據的期望值；所述第二損失函數值具體為：所述第一過程數據集中抽取的數據為所述虛擬數據集中數據的期望值。