[发明专利]面向物联网应用的单深度神经网络模型鲁棒性提升方法有效
| 申请号： | 201910956729.9 | 申请日： | 2019-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN110852417B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 陈铭松;韦璠;邵明莉;宋云飞 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/774 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向物联网应用的单深度神经网络模型鲁棒性提升方法，模型鲁棒性是一个用于分析模型对于微小扰动的抵抗能力的评判标准，在相同扰动下模型的判断准确率越高，鲁棒性越好。主要由基于特征融合的模型结构改造和整体多样性计算组成。模型结构改造方法为在基本模型上添加额外分支，同时在分支间使用特征融合实现特征金字塔结构，各分支预测均化处理，同时保留其各自的出口。整体多样性计算由组合交叉熵，信息熵和非极大预测向量方向分离组成。本发明能使模型提高鲁棒性，以提高对对抗样本的分类能力，安全可靠的完成分类任务。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 联网 应用 深度 神经网络 模型 鲁棒性 提升 方法 | ||
【主权项】：
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