[发明专利]一种深度神经网络图像分类模型鲁棒性提升方法

摘要

本发明针对深度神经网络图像分类模型鲁棒性问题，公开了一种深度神经网络图像分类模型鲁棒性提升方法，属于机器学习和AI智能安全领域。该方法首先基于相同的训练样本集训练n个模型，然后以最大化神经元覆盖率和模型差异行为为指导构建联合优化问题，更新测试样本集中未使n个图像分类模型产生差异行为的样本图像，并采用梯度上升方法求解联合优化问题，得到具有高神经元覆盖率且使n个图像分类模型产生差异行为的样本集，最后对样本集分类并标记正确的标签，加入训练样本集重新训练图像分类模型。本发明方法能够激活图像分类模型更多的神经元，有助于模型在极端输入下作出正确分类且分类准确率提高，由此模型鲁棒性得到提升。