专利名称：一种提高深度学习模型鲁棒性的方法及装置专利类型：发明专利发明人：朱军,庞天宇,杜超申请号：CN201710591926.6申请日：20170719公开号：CN107463951A公开日：20171212
摘要：本发明实施例提供一种提高深度学习模型鲁棒性的方法及装置，其中，所述方法包括：利用预设的反交叉熵训练方法训练深度神经网络，获得训练好的深度神经网络分类器；将目标图像输入所述深度神经网络分类器，利用预设的联合分数阈值输出方法，计算所述目标图像的预测类别并判断是否输出所述预测类别。本发明实施例能够在对抗环境中使得深度神经网络分类器在对抗样本上有很高的比例拒绝返回预测类别，而在正常样本上有很高的比例选择返回预测类别，且深度神经网络分类器在所有输入样本上所选择返回的预测类别的准确率较高，大大提高了深度学习模型的鲁棒性。
申请人：清华大学
地址：100084 北京市海淀区清华园北京100084-82信箱
国籍：CN
代理机构：北京路浩知识产权代理有限公司
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