[发明专利]一种提升神经网络模型对抗性能的训练方法、系统及模型在审
| 申请号： | 202211368598.0 | 申请日： | 2022-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN115618233A | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 陈亮 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海东信专利商标事务所(普通合伙) 31228 | 代理人： | 李丹;杨丹莉 |
| 地址： | 310063 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种提升神经网络模型对抗性能的训练方法，包括步骤：获取训练样本及其样本标签；将所述训练样本输入至神经网络模型的表征层，提取出所述训练样本在表征空间中的原始特征；对所述原始特征进行若干次采样，得到所述原始特征对应的若干个采样后特征；将每个采样后特征输入至所述神经网络模型的输出层，得到所述输出层输出的处理结果；根据所述样本标签和所述处理结果确定损失，并以最小化所述损失为训练目标，训练所述神经网络模型。相应地，本发明公开了提升神经网络模型对抗性能的训练系统和模型。本发明提高了训练过程中模型对表征空间的覆盖，提升了模型对抗攻击的能力，且具有通用易实现的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提升 神经网络 模型 对抗 性能 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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