[发明专利]训练分类器的装置和方法

权利要求书

1.用于训练分类器(60)的计算机实现的方法，所述分类器(60)用于对提供给分类器(60)的输入信号(x)进行分类，其中，分类器(60)被配置成获得表征输入信号(x)的分类的输出信号(y)，其中，该训练方法包括以下步骤：

a. 提供(601)扰动集合（）；

b. 提供(602)第一训练样本的子集，每个样本包括来自训练样本的第一数据集(T)的输入信号和对应的期望输出信号（y_i）；

c. 从扰动集合（）中选择(603)第一扰动，以用于来自子集的输入信号和对应的期望输出信号（y_i）；

d. 通过基于输入信号、对应的期望输出信号（y_i）和分类器(60)适配第一扰动，获得(604)比第一扰动强的第二扰动；

e. 通过向输入信号应用第二扰动，获得(605)第一对抗性示例（x_i）；

f. 通过基于第一对抗性示例（x_i）和对应的期望输出信号（y_i）训练分类器(60)来适配(606)分类器(60)，以加强分类器(60)以抵抗第二扰动；

g. 由第一扰动和第二扰动的线性组合替换(607)扰动集合（）中的第一扰动；

h. 重复(608)步骤b到g。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在第一数据集或另一个数据集上对分类器进行预训练，并且基于分类器的第二对抗性示例的对应集合来提供(601)来自扰动集合的一个或多个扰动。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于随机噪声来提供来自第二对抗性示例集合的第二对抗性示例。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于在来自第一数据集的输入信号的随机位置处应用随机噪声来提供第二对抗性示例。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，根据以下步骤提供(601)来自扰动集合（）的一个或多个扰动：

i. 从第一数据集(T)中选择输入信号的子集；

j. 通过缩放输入信号中的多个值来适配子集中的输入信号；

k. 将经适配的输入信号作为扰动应用于第一数据集(T)的输入信号，以获得新的输入信号集合，其中，每个经适配的输入信号被应用于第一数据集(T)的多个输入信号，并且其中，来自新的输入信号集合的每个输入信号对应于经适配的输入信号；

l. 为每个经适配的输入信号确定第一值，其中，第一值表征当被用作扰动时对应的经适配的输入信号愚弄分类器的能力，其中，第一值是基于与经适配的输入信号相对应的新的输入信号愚弄分类器(60)的能力来确定的；

m. 通过其对应的第一值对经适配的输入信号进行排名，并且提供期望的量的最佳排名的经适配的输入信号作为扰动。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，通过向分类器提供第一对抗性示例(x_i)，并且使用对应的期望输出信号（y_i）作为对抗性示例的期望输出信号来训练分类器(60)。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，该训练方法进一步包括以下步骤：

o. 基于输入信号和对应的期望输出信号（y_i）来训练分类器(60)。