[发明专利]一种同时提高神经网络精确度和鲁棒性的辅助训练方法有效
| 申请号： | 202010131293.2 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111275192B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 张林峰 | 申请（专利权）人： | 交叉信息核心技术研究院（西安）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/084;G06N3/0464;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京中巡通大知识产权代理有限公司 11703 | 代理人： | 李宏德 |
| 地址： | 710077 陕西省西安*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： |
本发明一种同时提高神经网络精确度和鲁棒性的辅助训练方法，辅助训练的数据包括两个部分：来自数据集的图像(记为干净的图像)和通过损坏数据增强从干净的图像生成的图像(记为损坏的图像)。在辅助训练的第一阶段，两种图像都被馈送到相同的卷积层以得到表示特征。然后，在卷积层之后为每种类型的图像附加单独的分类器，每个分类器仅负责其相应图像特征的预测。干净的图像和损坏的图像的分类器分别被称为主分类器和辅助分类器。在辅助训练结束时，在主分类器和辅助分类器的权值之间应用L |
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| 搜索关键词： | 一种 同时 提高 神经网络 精确度 鲁棒性 辅助 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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