摘要
本申请公开了一种用于数据保护的预训练模型微调方法、应用方法及装置,方法包括:创建用于数据保护的代理模型;根据预设人脸图像集及其描述文本,对代理模型进行预设时间步的迭代微调,得到代理个性化生成模型;使用预设对抗样本集与描述文本,对代理个性化生成模型进行攻击,得到扰动值;将扰动值添加至预设对抗样本集中,并继续执行对代理个性化生成模型进行攻击的步骤,直到攻击次数到达预设次数阈值的情况下,得到目标对抗样本;使用目标对抗样本,再次对代理模型进行预设时间步的迭代微调,在当前微调次数到达预设扰动阈值的情况下,得到最终的代理个性化生成模型。采用本申请实施例,使得实际训练场景中计算需求少,减少了计算资源的浪费。
技术关键词
数据保护
微调方法
样本
人脸
图像处理
文本编码器
参数
对抗性
训练场景
感兴趣
噪声方差
微调装置
蒸馏
算法
符号
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