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公开(公告)号：CN114842268A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210579416.8
申请日：2022-05-25
Applicant: 浙江大学计算机创新技术研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强的深度学习对抗训练方法。所述数据增强模块，对数据中的每一数据样本应用多次数据增强或数据变换得到多个增强样本；还包括对抗攻击模块，对抗攻击模块对增强样本施加扰动以生成对抗样本，再输入到对抗训练模块的目标模型中用于进行训练；所述对抗训练模块，将生成的对抗样本中使得损失函数最大的对抗样本组件训练数据集对目标模型进行训练。本发明在大大缓解了对抗训练普遍存在的鲁棒过拟合现象的同时提升了模型的精度，达到提升模型精度以及增强模型鲁棒性的目的。
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