[发明专利]一种基于模型水印的深度学习模型中毒防御方法在审
| 申请号： | 202110777127.4 | 申请日： | 2021-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN113362217A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;张任杰;王鹏程;张龙源 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于模型水印的深度学习模型中毒防御方法，所述方法包括如下步骤：收集图片数据集并分类，针对每一类图片数据集制作相对应的水印图片；利用水印嵌入器，将图片数据集中的原图片域A与水印组合成新图片域A+，利用嵌入损失函数对水印嵌入器进行训练；利用分类损失函数训练得到分类模型，分类模型对图片进行分类，且将新图片域A+、A输入到分类模型在指定的一层的特征图中得到并对应保存特征区域T+、T；利用提取损失函数训练得到水印提取器，将特征区域T和T+输入到水印提取器中对水印进行提取；根据分类模型对图片进行的分类结果以及水印提取器中水印的提取结果进行加权后预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 水印 深度 学习 中毒 防御 方法 | ||
【主权项】：
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