一种基于误差最大化噪声和神经元修剪的数据遗忘方法

本发明涉及数据遗忘领域，尤其涉及一种基于误差最大化噪声和神经元修剪的数据遗忘方法，包括，生成误差最大化噪声矩阵；根据各模型参数的连接灵敏度针对模型参数进行初始化，以诱导模型遗忘；针对目标遗忘数据集以及保留数据集进行更新；周期性针对性能变化幅度进行检测，并根据性能变化幅度确定是否针对数据遗忘过程进行自适应调节；若针对数据遗忘过程参数进行自适应调节，周期性根据性能变化幅度针对噪声强度与修剪尺度进行迭代更新；在满足遗忘效果或达到预设迭代次数的条件下，停止针对遗忘过程参数进行迭代更新，本发明在保证数据遗忘效果的同时，最大程度地保留模型的整体性能。