[发明专利]基于EM的图像分类深度神经网络模型鲁棒性评估方法在审
| 申请号： | 202010798226.6 | 申请日： | 2020-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN111950626A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 易平;谢禹翀;喻佳天;曹于勤;王玉洁 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于EM距离的图像分类深度神经网络模型鲁棒性评估方法，通过对普通样本及其对应生成的对抗样本进行逼近EM距离的方法实现EM距离计算，将结果作为鲁棒性评估指标以评价模型的安全性能。本发明全面地反映了面对不同攻击下的鲁棒性，能够广泛应用于基于分类器的机器学习模型，以图像分类为突出领域，对模型鲁棒性进行统一评估。用于人工智能模型，对输入模型进行测试，对人工智能的安全性有明显提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 em 图像 分类 深度 神经网络 模型 鲁棒性 评估 方法 | ||
【主权项】：
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