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面向无数据黑盒模型的替代模型获取及辨识方法 

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申请/专利权人:中国科学院大学

摘要:本发明公开了一种面向无数据黑盒模型的替代模型获取及辨识方法,包括以下步骤:设置生成器生成样本集;设置阈值,对样本集中的样本进行筛选,获得可用样本;将可用样本输入云端机器学习模型,由云端机器学习模型输出相应的真实标签,以获得真实标签后的可用样本作为训练样本;采用训练样本对替代模型进行训练,获得替代辨识模型;采用替代辨识模型对待识别图片或文本进行辨识,输出辨识结果。本发明公开的面向无数据黑盒模型的替代模型获取及辨识方法,能够使替代模型进一步靠近云端机器学习模型,同时可以大大减少查询云端机器学习模型的次数。

主权项:1.一种面向无数据黑盒模型的替代模型获取及辨识方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、设置生成器生成样本集;S2、设置阈值,对样本集中的样本进行筛选,获得可用样本;S3、将可用样本输入云端机器学习模型,由云端机器学习模型输出相应的真实标签,以获得真实标签后的可用样本作为训练样本;S4、采用训练样本对替代模型进行训练,获得替代辨识模型;S5、采用替代辨识模型对待识别图片或文本进行辨识,输出辨识结果。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国科学院大学 面向无数据黑盒模型的替代模型获取及辨识方法

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