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一种基于拟态结构动态防御的模型训练方法及装置
申请人信息
- 申请人:之江实验室
- 申请人地址:311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室
- 发明人: 之江实验室
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于拟态结构动态防御的模型训练方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410076456.X |
| 申请日 | 2024/1/18 |
| 公告号 | CN117576522A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | G06V10/774 |
| 权利人 | 之江实验室 |
| 发明人 | 张音捷; 王之宇; 张奕鹏; 白冰; 孙才俊; 孙天宁; 徐昊天 |
| 地址 | 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室 |
摘要文本
本说明书公开了一种基于拟态结构动态防御的模型训练方法及装置。所述任务执行方法包括：获取预训练模型，将训练预训练模型所使用的第一图像输入到预训练模型中，得到第一图像对应的识别结果。根据第一图像对应的识别结果以及第一图像对应的实际标签，确定出第二图像。将第二图像输入到预训练模型中，以通过预训练模型中的权重网络层，确定预训练模型中设置的各子识别网络对应的权重，以及通过每个子识别网络，分别对第二图像进行识别，得到各识别结果，并根据确定出的各子识别网络对应的权重，对各识别结果进行加权，得到最终识别结果，以最小化最终识别结果与实际标签之间的偏差为优化目标，对预训练模型进行训练。
专利主权项内容
1.一种基于拟态结构动态防御的模型训练方法，其特征在于，包括：获取预训练模型；将训练所述预训练模型所使用的第一图像输入到所述预训练模型中，得到所述第一图像对应的识别结果；根据所述第一图像对应的识别结果以及所述第一图像对应的实际标签，确定所述第一图像对应的梯度信息；根据所述梯度信息对应梯度方向的反向梯度方向，生成干扰数据；将所述干扰数据加入到所述第一图像中，得到第二图像；将所述第二图像输入到所述预训练模型中，以通过所述预训练模型中的权重网络层，确定所述预训练模型中设置的各子识别网络对应的权重，以及通过每个子识别网络，分别对所述第二图像进行识别，得到各识别结果，并根据确定出的所述各子识别网络对应的权重，对所述各识别结果进行加权，得到最终识别结果；以最小化所述最终识别结果与所述实际标签之间的偏差为优化目标，对所述预训练模型进行训练。。更多数据：搜索