[发明专利]一种基于数据防御的深度学习模型优化方法在审
| 申请号： | 202010712774.2 | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111881027A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 陈振宇;顾逸飞;吕军;刘佳玮 | 申请（专利权）人： | 深圳慕智科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山区粤海街道高*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于数据防御的深度学习模型优化方法，在应对不同的对抗样本攻击方法时，都能找到比较有效的防御手段。为了针对对抗样本攻击方法优化模型，数据层面的防御策略主要通过在训练阶段将对抗样本注入训练数据集后重新训练模型，或预测阶段对样本进行修改，进行重建并将转换后的对抗样本输入到原模型来进行预测。利用开源对抗样本生成工具对待测模型以及目标数据集生成对抗样本，比较生成对抗样本前后模型在指定数据集上的成功率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 防御 深度 学习 模型 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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