[发明专利]用于深度神经网络的鲁棒加水印的系统和方法在审
| 申请号： | 202210500304.9 | 申请日： | 2022-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN115908090A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 杨鹏;劳颖捷;李平 | 申请（专利权）人： | 百度（美国）有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;王艳春 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本文中呈现了双层优化框架的实施例，内环阶段优化示例层问题以生成鲁棒范例，而外环阶段提出自适应优化以实现所投影的DNN模型的鲁棒性。用于给深度神经网络加水印的实施例包括获得临时模型的一组临时参数。该一组临时参数可以基于基本模型的一组基本参数来生成。实施例还可以包括使用临时模型的一组临时参数来生成一组边界水印范例。在一个或多个实施例中，该一组边界水印范例将临时模型在一组水印数据上的识别损失最大化。实施例还可以包括通过将该一组边界水印范例嵌入到基本模型的一个或多个基本参数中来输出嵌入水印的基本模型。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 深度 神经网络 鲁棒加 水印 系统 方法 | ||
【主权项】：
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