[发明专利]一种基于关系图的DNN鲁棒模型加固方法在审
| 申请号： | 202111012421.2 | 申请日： | 2021-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN113837360A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;陈宇冲;金海波 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于关系图的DNN鲁棒模型加固方法，构建目标模型数据集，目标模型训练，构建模型关系图，约束关键路径，最后重构目标模型。本发明通过在DNN模型的关系图上来查找和构建神经网络中的关键路径，从而对该路径上的传播过程和节点行为计算新的损失函数，并将提取关键路径后的关系图结合新的损失函数重构回模型，提高模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 关系 dnn 模型 加固 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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