[发明专利]用于改善相对于“对抗样本”的稳健性的方法和设备在审
| 申请号： | 201810348276.7 | 申请日： | 2018-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN108734289A | 公开（公告）日： | 2018-11-02 |
| 发明（设计）人： | C.K.穆马迪;J.H.梅岑;V.菲舍尔 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N99/00 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 臧永杰;申屠伟进 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 德国;DE |
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| 摘要： |
本发明涉及用于改善相对于“对抗样本”的稳健性的方法和设备。用于产生通用数据信号干扰（ |
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| 搜索关键词： | 语义 数据信号 分段 训练数据组 机器学习系统 数据信号干扰 方法和设备 稳健性 样本 多维数据 通用数据 信号干扰 对抗 期望 | ||
【主权项】：
1.一种用于产生通用数据信号干扰（![]()
）以生成被操纵的数据信号（xadv）来迷惑第一机器学习系统（60）的方法，所述第一机器学习系统被设立用于确定所接收的一维或多维数据信号（x）的语义分段（y_cls），所述方法具有以下步骤：a）确定训练数据组（Dtrain），所述训练数据组包括数据信号（x(k)）和所属的所期望的语义分段（ytarget,k）的对，b）根据所述训练数据组（Dtrain）的数据信号（x(k)）、所述所属的所期望的语义分段（ytarget,k）以及加载有数据信号干扰（![]()
）的数据信号（x(k)）的所估计的语义分段（fθ）来生成所述数据信号干扰（![]()
）。
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