[发明专利]一种提升卷积神经网络鲁棒性能的方法在审
| 申请号： | 202110577422.5 | 申请日： | 2021-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN113255768A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 罗天歌;蔡天乐;王立威 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种提升卷积神经网络鲁棒性能的方法，包括：S1，构建卷积神经网络，包括多层卷积层，一个卷积层由多个神经元组成；S2，定义掩码矩阵，其形状大小和对应卷积层神经元的形状大小一致，掩码矩阵中的数值从一个伯努利分布中采样，掩码矩阵在训练和推断阶段都不会改变；S3，对标准卷积神经网络的卷积层应用掩码矩阵，并调整掩码矩阵采样分布的概率；针对对抗训练和对输入进行修正两种方案的局限性，通过向卷积网络引入坏点神经元，改变模型的组织结构，使模型更关注于输入图像的形状，因物体形状往往较难改变，从而提升模型预测的鲁棒性能，显著减少训练成本，拓展应用场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提升 卷积 神经网络 性能 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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