摘要：针对卷积神经网络(CNN)模型的训练过程中,模型参数记忆数据部分特征导致的隐私泄露问题,提出一种CNN中基于差分隐私的动量梯度下降算法(DPGDM)。首先,在模型优化的反向传播过程中对梯度添加满足差分隐私的高斯噪声,并用加噪后的梯度值参与模型参数的更新过程,从而实现对模型整体的差分隐私保护;其次,为了减少引入差分隐私噪声对模型收敛速度的影响,设计学习率衰减策略,改进动量梯度下降算法;最后,为了降低噪声对模型准确率的影响,在模型优化过程中动态地调整噪声尺度的值,从而改变在每一轮迭代中需要对梯度加入的噪声量。实验结果表明,与DP-SGD(Differentially Private Stochastic Gradient Descent)相比,所提算法可以在隐私预算为0.3和0.5时,模型准确率分别提高约5和4个百分点。可见,所提算法提高了模型的可用性,并实现了对模型的隐私保护。

摘要：中国国家版本馆是国家版本资源总库和中华文化种子基因库,由中央总馆文瀚阁、西安分馆文济阁、杭州分馆文润阁、广州分馆文沁阁组成,历时3年建成,开馆后全面履行国家版本资源保藏传承职责。项目坐落于广州市从化区凤凰山麓、流溪河畔,以“中华典藏、岭南山水、时代新韵、文明灯塔”为总体设计理念。建筑群整体布局依山就势,层次递进,传承中华传统礼轴,四周环绕园林景观,营造传统形制与岭南山水高度融合的礼乐格局。