[发明专利]一种训练样本生成方法及装置、设备、介质有效
| 申请号： | 201811030419.6 | 申请日： | 2018-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN109272031B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 高三元;徐晓刚 | 申请（专利权）人： | 宽凳（北京）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市中伦律师事务所 11410 | 代理人： | 杨黎峰;钟锦舜 |
| 地址： | 100012 北京市朝阳区容*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种训练样本生成方法及装置、设备、介质。该方法至少包括：从同一图像数据集中，获取多个第一训练样本，根据第一训练样本的第i‑1轮扰动，以及第i‑1轮迭代训练时损失函数对应的梯度，计算第i轮扰动，训练时每个第一训练样本中的一部分像素采用错误分类标签，另一部分像素采用正确分类标签，根据分别计算出的第i轮扰动，确定该同一图像数据集的通用扰动，根据分别为多个不同图像数据集确定的通用扰动，确定统一的通用扰动，根据统一的通用扰动生成第二训练样本。本申请通过迭代训练以及对抗扰动通用化和统一化，能够根据已有的训练样本生成新的训练样本，以作为对抗样本对深度模型进行对抗训练，成本较低，而且能够有效地提高模型鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 训练 样本 生成 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种训练样本生成方法，其特征在于，包括：从同一图像数据集中，获取深度模型的多个第一训练样本；根据所述第一训练样本的第i‑1轮扰动，以及第i‑1轮迭代训练时损失函数对应的梯度，计算所述第一训练样本的第i轮扰动，所述第i轮扰动用于在第i轮迭代训练时叠加于所述第一训练样本上，训练时每个所述第一训练样本中的一部分像素采用错误分类标签，另一部分像素采用正确分类标签；根据分别为所述多个第一训练样本计算出的第i轮扰动，确定该同一图像数据集的通用扰动；根据分别为多个不同图像数据集确定的通用扰动，确定统一的通用扰动；根据所述多个不同图像数据集中的样本，以及所述统一的通用扰动，生成所述深度模型的第二训练样本。
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