[发明专利]一种分布鲁棒性对抗学习方法有效
| 申请号： | 202010891222.2 | 申请日： | 2020-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN112085194B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 崔鹏;刘家硕 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06F30/27;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 廖元秋 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种分布鲁棒性对抗学习方法，属于鲁棒学习方法和对抗学习技术领域。该方法首先多环境训练数据，分别建立训练数据的协变量集合和目标变量集合，通过多环境训练数据在模型优化的同时对协变量的相对鲁棒性进行推断，并据此在分布鲁棒学习框架下对不同协变量进行加权，来构造更加符合实际的对抗分布集合，最终得到训练完毕的模型参数以及协变量权重向量。应用时，通过协变量权重区分不同协变量的相对鲁棒性，输入模型后，得到更为准确的分类结果。本发明基于实际情境中不同协变量具有不同程度鲁棒性的观察，区别对待不同协变量来构造更加符合实际的对抗分布集合，进行更有效的分布鲁棒优化，在图像分类等多种领域有很高的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分布 鲁棒性 对抗 学习方法 | ||
【主权项】：
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