[发明专利]一种深度神经网络模型鲁棒性优化方法有效
| 申请号： | 202110659491.0 | 申请日： | 2021-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN113408698B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 孙家泽;唐彦梅;王曙燕 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/094 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710061 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明针对深度神经网络鲁棒性优化问题，公开了一种高效的深度神经网络模型鲁棒性优化方法，属于机器学习和AI安全领域。该方法首先为目标模型浅层添加额外分支进行特征融合，将目标模型改造为可以在速度和准确率之间进行权衡的特征金字塔结构，然后基于生成式对抗网络提取图像样本的潜在特征生成攻击力更强的对抗样本进行对抗训练。本发明提供了一种高效的深度神经网络模型鲁棒性优化方法，有助于扩大模型的防御范围，对模型鲁棒性进行优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 神经网络 模型 鲁棒性 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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