发明专利 已授权

基于主任务神经元的深度学习模型祛毒加固方法

📄 申请号:CN202211287984.7 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2022-10-20
公开号
CN115600670A
公开日
2023-01-13
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

人工智能安全, 深度学习模型防护, 神经网络鲁棒性, 智能系统安全, 模型部署

摘要

本发明公开了一种基于主任务神经元的深度学习模型祛毒加固方法,包括:选取图像数据集,生成中毒样本,基于中毒样本训练得到中毒模型;将图像数据集输入至中毒模型中,计算图像数据集中每一类图片对应的神经元的激活值,对所有神经元的激活值进行排序,取前n个的神经元作为高激活值的神经元;对高激活值的神经元取重叠部分,作为该类的主任务神经元;统计出图像数据集中每一类的主任务神经元。将各个类主任务神经元的差异部分划分为K组,取其中一组在中毒模型中删除改组内的神经元,分别计算中毒模型的性能;依据性能变化,得到待删除的神经元集合;在中毒模型中删除待删除的神经元集合,并对中毒模型进行重训练得到祛毒加固的深度学习模型。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
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