[发明专利]一种基于分布式类脑图的深度神经网络模型加固方法在审
| 申请号： | 202111234229.8 | 申请日： | 2021-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN114048837A | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;陈宇冲;贾澄钰;郑海斌;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;G06N3/08 |
| 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分布式类脑图的深度神经网络模型加固方法，通过将关键路径应用在分布式类脑图上生成主干类脑图以对该路径上的传播过程和节点行为进行更有效的约束例如构建新的梯度损失函数来减弱噪声的传播，从而在关键路径指导的主干类脑图上利用特征路径长度和参与系数等图网络指标生长成新的鲁棒的类脑图结构重构回模型，提高模型的鲁棒性，加固模型。本发明方法使用类脑图展现了与生物神经网络更紧密的联系性，只对神经网络中一些关键神经元进行了操作，极大保留了神经网络的完整性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分布式 类脑图 深度 神经网络 模型 加固 方法 | ||
【主权项】：
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