基于贝叶斯优化的隐私保护网络生成方法、系统和装置

本发明公开了一种基于贝叶斯优化的隐私保护网络生成方法、系统和装置，方法包括：构建HEMET模型，通过指数惩罚将参数量约束嵌入贝叶斯优化的采集函数中得到改进的采集函数，利用样本集合构建代理模型；利用代理模型计算采集函数得到最优超参数组合；利用最优超参数组合构建并校验新的HEMET模型并计算参数量；若参数量大于参数量阈值则迭代新的HEMET模型，若参数量小于等于参数量阈值则对新的HEMET模型进行训练和评估，得到测试集的准确率；将新的超参数组合及准确率添加到样本集合；若测试集的准确率大于准确率，则用最优超参数组合更新新的超参数组合，用新的HEMET模型更新HEMET模型。本发明提供的技术方案能够解决贝叶斯优化算法优化目标单一的技术问题。