[发明专利]具有IP保护的可重构神经网络训练及使用方法有效
| 申请号： | 202110499887.3 | 申请日： | 2021-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113361682B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 高艳松;邱虎鸣;李群 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种具有IP保护的可重构神经网络训练及使用方法，包括步骤：设定数据集、任务集和参数集，每个数据集对应一个任务，不同的任务共享相同的参数集，参数集包括权重和偏置；对数据集的数据预处理，初始化神经网络模型；根据初始化的神经网络模型，以batch为单位喂入第m个数据集，m＝1，开始训练；当训练第m个任务时，将模型根密钥设置为任务对应的根密钥，通过根密钥将模型参数集重构到任务对应的参数排列，采用反向传播算法更新模型参数集；交替数据集重复训练过程，直至m＝M，得到具有IP保护的可重构神经网络模型。本发明可执行不同领域的多个任务，且最大化地提高了模型的内存效率。 | ||
| 搜索关键词： | 具有 ip 保护 可重构 神经网络 训练 使用方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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