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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
(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 113362217 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110777127.4
(22)申请日 2021.07.09
(71)申请人 浙江工业大学
地址
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