详解移动端 AI 模型的隐私合规:如何通过端侧训练(On-device Learning)保护用户数据
背景 随着《个人信息保护法》等法规的完善,开发者在处理用户数据(如人脸、语音、健康数据)时面临巨大的合规压力。传统的云端训练需要将原始数据上传服务器,这存在严重隐私风险。端侧训练(On-device Learning)技术通过在用户手机本地...
背景 随着《个人信息保护法》等法规的完善,开发者在处理用户数据(如人脸、语音、健康数据)时面临巨大的合规压力。传统的云端训练需要将原始数据上传服务器,这存在严重隐私风险。端侧训练(On-device Learning)技术通过在用户手机本地...
在AI模型部署到生产环境后,我们经常会遇到模型在训练数据分布之外(Out-of-Distribution, OOD)表现急剧下降的问题,这通常表现为模型鲁棒性(Robustness)的缺失。鲁棒区域的扩展是提升模型稳定性的关键。主动学习(A...