[发明专利]一种图网络分类模型的训练方法、装置、系统及电子设备有效
| 申请号： | 202110421442.3 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113269228B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 吴涛;先兴平;许爱东;骆俊辉;杨楠;马红玉;姜丰 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学;南方电网科学研究院有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于图数据安全领域，具体涉及一种图网络分类模型的训练方法、装置、系统及电子设备；所述方法包括采集图数据集，并将所述图数据集划分为有标签节点和无标签节点；将有标签节点的图数据输入到分类模型进行训练；使用训练完成后的分类模型对无标签节点的图数据分类；随机从有标签节点和无标签节点中选择出对抗节点，计算对抗节点对对抗样本生成器损失函数的影响，从而产生对抗样本；将对抗样本输入到训练完成后的分类模型再次进行训练，得到增强后的分类模型；本发明用训练好的分类模型对无标签节点的标签进行预测，这样有利于解决连通性问题以及半监督学习中的低标签率问题。本发明能够有效地提高节点分类模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络 分类 模型 训练 方法 装置 系统 电子设备 | ||
【主权项】：
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