隐私保护深度学习

隐私保护深度学习旨在训练模型的同时确保训练数据集的隐私安全。其核心目标是通过采用差分隐私等技术手段，在模型训练过程中防止敏感信息泄露，从而保障数据主体的隐私权益。在自然语言处理领域，这一技术的应用能够有效提升数据利用效率，同时满足严格的隐私合规要求，具有重要的应用价值。