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2023-05-26 发布于四川
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一种模型对抗训练方法、介质及终端.pdf

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本发明提供一种模型对抗训练方法、介质及终端，方法包括：获取训练样本，通过所述训练样本对神经网络模型进行训练；计算神经网络模型训练后的损失值；在所述损失值中加入对于输入的梯度惩罚项，获取新的损失值；根据所述新的损失值，重新训练所述神经网络模型，完成模型对抗训练；本发明中的模型对抗训练方法、介质及终端，通过将对输入样本添加对抗扰动等价转化为在损失函数中加入梯度惩罚项来达到模型对抗训练的目的，提高了模型的精度与鲁棒性。本发明中的训练方法较目前已有的方法更简单高效，无需在模型训练前对训练样本增加额外的处

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112257851 A (43)申请公布日 2021.01.22 (21)申请号 202011183730.1 (22)申请日 2020.10.29 (71)申请人重庆紫光华山智安科技有限公司

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