基于遗忘学习算法的长尾识别数据隐私保护方法及系统

基于遗忘学习算法的长尾识别数据隐私保护方法及系统，该方法首先获取原始长尾识别数据集，并利用深度神经网络模型，得到遗忘数据集和非遗忘数据集的动态锚点集合；然后基于遗忘数据集和非遗忘数据集的动态锚点集合，构建遗忘损失函数；最后基于遗忘损失函数，建立综合的模型梯度更新深度神经网络模型参数，实现长尾识别数据对遗忘数据的遗忘。本发明利用深度神经网络模型对遗忘数据集和非遗忘数据集进行处理，消除隐私信息与深度神经网络模型的关联性，同时保留长尾识别任务中所需的核心特征，并通过构建遗忘损失函数，破坏模型对遗忘数据的预测能力，建立综合的模型梯度更新模型参数实现数据遗忘，在保护隐私信息的同时维持模型的泛化能力。