基于Keras实现加密卷积神经网络

作者：Morten Dahl

编译：weakish

编者按：奥胡斯大学密码学PhD、Datadog机器学习工程师Morten Dahl介绍了如何实现基于加密数据进行训练和预测的卷积神经网络。

TL;DR 我们选取了一个经典的CNN深度学习模型，经过一系列步骤的改造，使其得以基于加密数据进行训练和预测。

通过卷积神经网络（CNN）分析图像在最近几年极为流行，因为CNN在图像相关任务上的表现超过了其他许多方法。

最近一个基于CNN分析图像的应用是检测皮肤癌，基于这一应用，任何人可以使用手机应用快速地拍摄一张皮肤损伤的照片，并得到“表现与专家相当的”分析（可以参考YouTube上的视频demo（youtu.be/toK1OSLep3s））。得以获取大量的临床图像在训练模型上起到了关键作用——可以将这一数据集认为是敏感信息。

转自：论智

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