[发明专利]一种基于萤火虫算法的深度学习模型对抗训练方法在审
| 申请号： | 202210616190.4 | 申请日： | 2022-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN114925173A | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 王亚琪;杨盼 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/36;G06F40/211;G06F40/242;G06F40/247;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明针对已有的深度学习模型易受对抗攻击干扰的问题，考虑目前存在的基于深度学习的文本相似度处理方法存在鲁棒性差、对抗训练开销大等问题，提出基于启发式算法的对抗训练方法并用于文本相似度分析模型。出于对深度学习模型上普遍缺乏对于安全性方面的考虑。且深度学习模型本身容易受到对抗攻击，存在安全隐患。本发明结合基于深度学习模型的文本相似度分析模型，针对模型易受到对抗攻击干扰的问题，讨论对抗性训练方法的新型研究思路与方向。本发明提出一种基于萤火虫算法的对抗文本生成方法以及对抗训练方案。该方案具有较低的时间复杂度，并在线性时间复杂度内实现文本生成，实现在掩盖一些数据的敏感特性的同时，达到保证文本相似度分析模型的准确度的效果。将所提出方案应用于基于卷积神经网络的文本相似度分析模型中，有效提高模型的鲁棒性和抵御攻击的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 萤火虫 算法 深度 学习 模型 对抗 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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