[发明专利]基于网络特征强化的深度图卷积模型防御方法及装置在审
| 申请号： | 202010515730.0 | 申请日： | 2020-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN111753884A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;张敦杰;徐晓东;林翔;李玉玮 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;H04L29/06 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 高燕 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于网络特征强化的深度图卷积模型防御方法及装置，其中方法包括以下步骤：(I)基于图卷积网络构建网络分类器并进行预训练，网络分类器包含特征提取层和分类层；(II)利用预训练好的特征提取层提取网络的网络特征，利用特征强化模块对网络特征进行特征强化获得加强网络特征；(III)利用加强网络特征对分类层进行再训练；训练好的特征提取层、特征强化模块和分类层依次连接，构成深度图卷积模型；(IV)利用特征提取层提取待分类网络的网络特征；特征强化模块对网络特征进行特征强化获得加强网络特征；分类层对加强网络特征进行分类，获得待分类网络的分类结果。本发明的方法提高了深度图卷积模型对于对抗性攻击的防御能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 网络 特征 强化 深度 图卷 模型 防御 方法 装置 | ||
【主权项】：
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