[发明专利]生成对抗神经网络训练过程的对抗优化方法在审
| 申请号： | 202010113638.1 | 申请日： | 2020-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN111401138A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 裴颂文;沈天马 | 申请（专利权）人： | 上海理工大学;云雾网联（苏州）智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 徐颖 |
| 地址： | 200093 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种生成对抗神经网络训练过程的对抗优化方法，生成对抗神经网络训练过程的对抗优化方法，在生成器G中，将最优传输问题转换为求解椭圆型Monge‑Ampere偏微分方程(MAPDE)，为了求解n(n3)维的MAPDE，改进了Neumann边界条件并扩展了MAPDE的离散化以获得生成器和鉴别器之间的最优映射，构成对抗网络MAGAN。在训练防御网络的过程中，通过克服最优映射的损失函数，防御网络能获得两个测度之间的最大距离，得到过滤后的安全样本。成功建立GANs的有效攻击方法，精度提高了5.3％。此外，MAGAN能够稳定训练而无需调整超参数，就很好提高无人驾驶目标分类与识别系统准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 生成 对抗 神经网络 训练 过程 优化 方法 | ||
【主权项】：
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