[发明专利]物联网场景下提升多分支预测单模型鲁棒性的训练方法在审
| 申请号： | 202010142625.7 | 申请日： | 2020-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN111414937A | 公开（公告）日： | 2020-07-14 |
| 发明（设计）人： | 陈铭松;韦璠;邵明莉;何积丰;曹鹗;张健宁;夏珺 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种物联网场景下提升多分支预测单模型鲁棒性的训练方法，在云终端的结构下，将训练数据分割并分配给终端，形成一个有数据多样性的环境，同时为每个终端设定不同的优化目标增强结构多样性的优势。每个终端依赖自己的训练数据和优化目标对云端下发的权重进行更新，接着云端收回各终端的权重进行聚合，最后经过多次这样的循环完成训练，存储最优的多分支预测单模型权重。本发明成功将多分支预测单模型的结构多样性和物联网场景下的数据多样性结合，使多分支预测单模型的鲁棒性进一步提高，以提高对对抗样本的分类能力，使多分支预测单模型能安全可靠的完成分类任务。 | ||
| 搜索关键词： | 联网 场景 提升 分支 预测 模型 鲁棒性 训练 方法 | ||
【主权项】：
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