发明专利已授权

一种基于支持向量机的深度学习模型鲁棒边界评估方法、装置和应用

📄 申请号：CN202110272000.7 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-03-12

公开号

CN112884065B

公开日

2024-02-13

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

G06F18_2411

IPC 分类号

G06F18_2411 , G06N20_10 , G06V10_764 ,

技术画像

所属领域

支持向量机人工智能算法机器学习模型评估支持向量机

应用场景

人工智能安全, 模型鲁棒性分析, 深度学习系统测试, 智能决策系统

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摘要

本发明公开了一种基于支持向量机的深度学习模型鲁棒边界评估方法、装置和应用，包括为用于分类任务的深度学习模型的每个分类类别分配一个支持向量机；将样本数据分别输入至深度学习模型和每个支持向量机，得到样本数据在深度学习模型和每个支持向量机的特征空间分布；针对每个支持向量机，以样本数据在支持向量机的特征空间分布与在深度学习模型的特征空间分布的散度指标作为损失函数优化支持向量机的参数；优化结束后，每个支持向量机的决策边界即为深度学习模型对与支持向量机对应的分类类别的决策边界，依据该决策边界实现对深度学习模型鲁棒边界评估，进而实现训练阶段深度学习模型的安全性评估与提升。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于融合BIC的高折射率光学超表面传感器及其设计方法和应用

当前第 / 件

一种基于自注意力图神经网络的蛋白质模型质量评估方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_2411)

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