[发明专利]提升贝叶斯神经网络对抗防御能力的方法及系统在审
| 申请号： | 202110820574.3 | 申请日： | 2021-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN113592070A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 马汝辉;张家儒;薛珍贵;宋涛;郑承宇;管海兵 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种提升贝叶斯神经网络对抗防御能力的方法及系统，涉及深度学习方向的贝叶斯神经网络和对抗防御技术领域，该方法包括：网络训练步骤：输入初始数据，通过优化交叉熵损失函数和参数分布与先验分布之间的KL散度，对初始数据进行训练；鲁棒性增强步骤：贝叶斯神经网络的参数作为输入，通过计算并优化网络参数矩阵的谱范数的数学期望，根据优化后的数学期望降低网络对各种噪声的敏感性，从而提升贝叶斯神经网络模型对对抗噪声的防御能力。本发明能够有效地提升贝叶斯网络模型的对抗鲁棒性，有效增强网络模型在现实问题中的应用前景；有效降低网络模型输出的不确定性，使得网络对对抗样本的预测更有一致性，提升网络模型的噪声抗性。 | ||
| 搜索关键词： | 提升 贝叶斯 神经网络 对抗 防御 能力 方法 系统 | ||
【主权项】：
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