[发明专利]一种基于两阶段对抗知识迁移的对抗样例防御方法在审
| 申请号： | 201911282214.1 | 申请日： | 2019-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN111047054A | 公开（公告）日： | 2020-04-21 |
| 发明（设计）人： | 钱亚冠;关晓惠;周武杰;李蔚;潘俊;云本胜;楼琼 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院;浙江水利水电学院 |
| 主分类号： | G06N20/10 | 分类号： | G06N20/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 杨采良 |
| 地址： | 310023 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能安全技术领域，公开了一种基于两阶段对抗知识迁移的对抗样例防御方法，通过异构多源的对抗训练，先把对抗知识从数据迁移到大型复杂DNN(深度神经网络)，完成第一阶段的对抗知识迁移；然后采用对抗样例的软标签，提出对抗萃取技术，把对抗知识从复杂DNN迁移到简单DNN，实现第二阶段的对抗知识迁移。本发明提出的两阶段对抗知识迁移的方法，可以使边缘设备上的简单神经网络获得与大型复杂网络接近的鲁棒性，较好的解决了依靠单纯对抗训练无法解决的简单网络的鲁棒性问题。本发明提出的对抗萃取具有较好的算法收敛性，可以使简单网络模型性能和鲁棒性稳定提升并加快收敛，较好的解决了集成对抗训练中模型性能和鲁棒性的不稳定问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 阶段 对抗 知识 迁移 防御 方法 | ||
【主权项】：
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