[发明专利]一种提高深度学习模型鲁棒性的方法及装置在审
| 申请号： | 201710591926.6 | 申请日： | 2017-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN107463951A | 公开（公告）日： | 2017-12-12 |
| 发明（设计）人： | 朱军;庞天宇;杜超 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司11002 | 代理人： | 王莹,曹杰 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种提高深度学习模型鲁棒性的方法及装置，其中，所述方法包括利用预设的反交叉熵训练方法训练深度神经网络，获得训练好的深度神经网络分类器；将目标图像输入所述深度神经网络分类器，利用预设的联合分数阈值输出方法，计算所述目标图像的预测类别并判断是否输出所述预测类别。本发明实施例能够在对抗环境中使得深度神经网络分类器在对抗样本上有很高的比例拒绝返回预测类别，而在正常样本上有很高的比例选择返回预测类别，且深度神经网络分类器在所有输入样本上所选择返回的预测类别的准确率较高，大大提高了深度学习模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提高 深度 学习 模型 鲁棒性 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种提高深度学习模型鲁棒性的方法，其特征在于，包括：利用预设的反交叉熵训练方法训练深度神经网络，获得训练好的深度神经网络分类器；将目标图像输入所述深度神经网络分类器，利用预设的联合分数阈值输出方法，计算所述目标图像的预测类别并判断是否输出所述预测类别。
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