[发明专利]一种提高深度神经网络模型对抗鲁棒性的方法在审
| 申请号： | 202210238956.X | 申请日： | 2022-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN114781583A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 孙磊;毛秀青;杨有欢;张帅;郭松辉;李作辉;胡翠云;臧韦菲;张婷;李瑞锋;周明;杨梦梦;丁志毅 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 刘莹莹 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种提高深度神经网络模型对抗鲁棒性的方法。该方法包括：步骤1：构建内生防护模块，所述内生防护模块包括注意力单元，所述注意力单元包括用于输入原始样本的第一输入端和用于输入对抗样本的第二输入端，以及对应的用于输出原始输出的第一输出端和用于输出对抗输出的第二输出端；步骤2：在给定的深度神经网络模型结构中确定若干个插入位置，在所述插入位置插入所述内生防护模块，得到新的深度神经网络模型；步骤3：采用对抗训练方法对所述新的深度神经网络模型进行训练。本发明从深度神经网络模型结构本身着手，可以极大提高深度神经网络模型的对抗鲁棒性，又不会对其性能带来负面影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提高 深度 神经网络 模型 对抗 鲁棒性 方法 | ||
【主权项】：
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