[发明专利]一种基于支持向量机的深度学习模型鲁棒边界评估方法、装置和应用在审
| 申请号： | 202110272000.7 | 申请日： | 2021-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN112884065A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;陈若曦;郑海斌 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 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支持向量机的深度学习模型鲁棒边界评估方法、装置和应用，包括为用于分类任务的深度学习模型的每个分类类别分配一个支持向量机；将样本数据分别输入至深度学习模型和每个支持向量机，得到样本数据在深度学习模型和每个支持向量机的特征空间分布；针对每个支持向量机，以样本数据在支持向量机的特征空间分布与在深度学习模型的特征空间分布的散度指标作为损失函数优化支持向量机的参数；优化结束后，每个支持向量机的决策边界即为深度学习模型对与支持向量机对应的分类类别的决策边界，依据该决策边界实现对深度学习模型鲁棒边界评估，进而实现训练阶段深度学习模型的安全性评估与提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 深度 学习 模型 边界 评估 方法 装置 应用 | ||
【主权项】：
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