[发明专利]一种基于深度学习模型的对抗性训练方法有效
| 申请号： | 202010814467.5 | 申请日： | 2020-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN112016686B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 刘宁;廖泳贤;黄立峰 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N3/082 | 分类号： | G06N3/082;G06N3/0464;G06N3/063 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;麦小婵 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习模型的对抗性训练方法，包括：通过自然进化策略生成第一对抗性示例以及通过平移不变攻击方法生成第二对抗性示例，将所述第一对抗性示例和所述第二对抗性示例作为扰动图像；获取干净图像，并将所述干净图像与所述扰动图像按照不同的比例进行混合，得到不同图像比例的训练集；将所述不同图像比例的训练集分别传输至深度学习模型中进行训练，确定使得深度学习模型鲁棒性最优的训练集；将所述使得深度学习模型鲁棒性最优的训练集作为训练数据输入至神经网络微调特定层中，对深度学习模型进行优化，得到对应的对抗性微调模型；本发明实现提高深度学习模型对于对抗样本的鲁棒性并减少运算负担，提高模型运算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 对抗性 训练 方法 | ||
【主权项】：
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