深度学习作为现在的主流算法,其层层抽象的实现原理导致模型的训练数据面临严重的隐私泄露风险。差分隐私凭借其坚实的数学基础在众多隐私保护算法中脱颖而出,通过在深度学习模型的训练中加入噪声,可以有效防止攻击者通过模型参数获取训练数据集隐私。然而,噪声的加入会导致模型的准确度下降,为实现深度学习模型隐私性和准确度的有效权衡,本文进行了以下三方面研究。本文提出了基于自适应和矩限制的差分隐私优化算法（Differential Privacy Adaptive and Momental Bound,DPAda Mod）,通过在梯度中加入噪声保护隐私,并利用自适应学习速率减少模型训练轮数,降低隐私损失。此外,提出的DPAda Mod算法利用矩限制对学习速率进行有效调整,提高对初始学习速率和记忆长度参数的鲁棒性,缓解了差分隐私和深度学习结合的复杂场景中调参困难的问题。实验仿真表明,相较于传统的差分隐私优化算法,DPAda Mod算法在保证准确度的同时,其隐私损失降低了约34%,有效权衡了模型的隐私性和准确度。为进一步提高差分隐私优化算法准确度,本文提出了基于自适应梯度修剪的差分隐私优化算法（Adaptive Gradient Clip Differential Privacy,AGCDP）。设计自适应梯度修剪方法,根据梯度修剪阈值加噪保护深度学习模型的隐私。通过减少训练过程中非必要噪声的加入,提高深度学习模型的准确度。实验仿真表明,相较于传统算法,AGCDP算法在保证隐私的情况下进一步,其准确度提高了约3%,更好地权衡了模型的隐私性和准确度。为提高差分隐私保护算法在深层神经网络的适用性,本文研究了权重归一化方法和初始化方法对于权衡深层神经网络隐私性和准确度的作用,提出基于权重归一化和初始化的差分隐私优化算法（Weight Normalization-InitializationDifferential Privacy,WN-INIT-DP）。本文重点研究深层残差神经网络,利用权重归一化改进深层残差神经网络结构,并根据改进后的网络结构选择相应的初始化方法。通过构建稳定的神经网络结构和加速模型收敛速度,实现模型的隐私性和准确度的有效权衡。实验仿真表明,WN-INIT-DP算法通过权重归一化和初始化结合的方法,在降低深度学习模型的隐私损失的同时有效提升了模型的准确度。本文针对深度学习模型的隐私性和准确度的权衡问题进行研究,将差分隐私优化算法分别和自适应学习速率、自适应梯度修剪以及权重归一化和初始化方法相结合,提出了DPAda Mod算法、AGCDP算法和WN-INIT-DP算法。仿真结果显示,本文提出的三种算法有效权衡了模型的隐私性和准确度。