[发明专利]一种基于潜层特征相似度的对抗训练方法

摘要

一种基于潜层特征相似度的对抗训练方法，涉及神经网络训练。针对正常样本和对抗样本潜层特征关系的差异性，提出一种基于约束正常样本和对抗样本潜层特征相似度的对抗训练方法。包括以下步骤：步骤一：挑选一批样本xclean，通过迭代攻击算法T步，得到对抗样本xadv。步骤二：将纯净样本和对抗样本同时输入到神经网络中；用LFRC正则和普通的对抗训练算法来计算梯度，对神经网络的参数θ进行更新。步骤三：整个数据集是否训练完毕，否则跳回步骤一。步骤四：神经网络是否收敛，若不收敛，跳回步骤一。否则输出神经网络fθ。训练结束后，便得到一个具有对抗鲁棒性的神经网络。