[发明专利]一种模型对抗训练方法、介质及终端在审
| 申请号： | 202011183730.1 | 申请日： | 2020-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112257851A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 熊永福 | 申请（专利权）人： | 重庆紫光华山智安科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06F16/35 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 李铁 |
| 地址： | 400700 重庆市*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 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理或采用两个模型进行生成对抗训练，避免了额外的开发成本和计算资源消耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 对抗 训练 方法 介质 终端 | ||
【主权项】：
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