[发明专利]一种众包任务下的鲁棒分类器训练方法在审
| 申请号： | 202110650604.0 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113361611A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 王崇骏;钱树伟;刘振东;罗宏涛;张雷 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 任志艳 |
| 地址： | 210093 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种众包任务下的鲁棒分类器训练方法，使得训练得到的分类器结果更加鲁棒，在一定程度上可以抵御恶意对抗样本的攻击。本发明首先通过训练一个自动编码器，学习输入样例在隐空间上的表示。将输入投影到隐空间上后，进行两种处理并将损失与正常分类损失一起进行联合对抗训练，得到基本分类器f。鲁棒分类器g通过对输入样例加上高斯噪声扰动，利用蒙特卡罗方法不断查询基本分类器f，输出基本分类器输出最高的概率类别c。本发明还是一种可证明的防御，因而可以用在对安全性要求较高的任务中，在给定的安全范围内保证不会被恶意对抗样本攻击成功。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 任务 分类 训练 方法 | ||
【主权项】：
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