[发明专利]一种基于对抗式训练的多模态适配网络学习方法在审
| 申请号： | 202310694109.9 | 申请日： | 2023-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN116776938A | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 邵镇炜;余宙;罗同桉;俞俊 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/0475 | 分类号： | G06N3/0475;G06N3/094;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0499 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于对抗式训练的多模态适配网络学习方法，包括如下步骤：S1、构建对抗式多模态适配网络，包括多模态模型的构建和对抗式扰动生成器的构建；S2、设置损失函数，包括原始损失、扰动后损失和扰动差异损失；S3、所构建的多模态模型朝着最小化所设置的损失函数的损失方向优化，所构建的对抗式扰动生成器朝着最大化所设置的损失函数的损失方向进行优化。该方法在现有的多模态模型上搭建用于适配下游任务的适配器和用于生成对抗式噪声扰动的扰动生成器，并将适配器与扰动生成器统一在一个对抗式训练的框架中进行端到端的训练，使得多模态模型在对下游任务的适配上能够获得更好的稳健性与泛化性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 训练 多模态适配 网络 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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