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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开了一种基于泊松流模型的对抗训练方法及装置，包括：从原始数据集中采样样本数据集并建模为电场电子，由常微分方程模拟电子在电场中的运动，计算每个样本数据的经验泊松场以计算损失函数，迭代更新泊松流模型参数；基于泊松流模型使用前向模拟生成与原始数据集具有相似分布特性的高维点，并将高维点转换为与样本数据格式相同的图像数据；将图像数据输入预训练的深度学习分类网络，生成伪标签并选取置信度相对高的若干样本数据与原始数据集合并生成合并数据集；基于合并数据集生成对抗样本，并使用对抗样本与原始数据集训练目标分类模型。本发明提高了训练数据的多样性，显著缓解了对抗训练的鲁棒过拟合，提高了目标模型的对抗鲁棒性。
主权项：1.一种基于泊松流模型的对抗训练方法，其特征在于，所述方法包括：从原始数据集中采样获得样本数据集，并建模为电场中的电子，由常微分方程模拟电子在电场中的运动，计算所述样本数据集中每个样本数据的经验泊松场，以基于所述经验泊松场计算损失函数，迭代更新泊松流模型参数；基于所述泊松流模型使用前向模拟生成与所述原始数据集具有相似分布特性的高维点，并将所述高维点转换为与所述样本数据格式相同的图像数据；将所述高维点转换生成的图像数据输入预训练的深度学习分类网络，生成伪标签并选取其中置信度相对高的若干样本数据与所述原始数据集合并生成合并数据集；基于所述合并数据集生成对抗样本，并使用所述对抗样本与所述原始数据集训练目标分类模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于泊松流模型的对抗训练方法及装置
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