[发明专利]提升图像分类网络模型鲁棒性的损失函数方法及系统有效
| 申请号： | 202210259849.5 | 申请日： | 2022-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN114611694B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 赵洪田;郑世宝;王玉 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62;G06N3/04;G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人： | 郭国中 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种提升图像分类网络模型鲁棒性的损失函数方法及系统，在进行图像分类时，用以引导映射特征的类间辨别性及类内紧凑性，进而学习到更本质和具有区分性的参数配置。利用本发明方法训练的模型，能有效提升对不同类型图像分类的性能，尤其在受到对抗样本攻击时，本发明所涉及模型仍能保持更好的稳定性，更适合真实世界中图像分类的实际情况。 | ||
| 搜索关键词： | 提升 图像 分类 网络 模型 鲁棒性 损失 函数 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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