发明专利已授权

一种基于迁移学习生成无偏见深度学习模型的方法

Name: 一种基于迁移学习生成无偏见深度学习模型的方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2020107508975
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010750897.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-07-30

公开号

CN112115963B

公开日

2024-02-20

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_214

IPC 分类号

G06F18_214 , G06F18_241 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_094 ,

技术画像

所属领域

深度学习模型迁移学习深度学习人工智能算法深度学习模型

应用场景

人工智能模型训练, 机器学习公平性治理, 智能决策系统, 数据驱动的行业应用

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摘要

本发明公开了一种基于迁移学习生成无偏见深度学习模型的方法，包括以下步骤：(1)构建带有样本图像的任务标签和偏见标签的原始数据集；(2)利用原始数据集对有偏见深度学习模型进行训练；(3)构建并训练对抗攻击网络，利用训练好的对抗网络对原始数据集进行攻击，无偏见数据集；(4)利用无偏见数据集训练与有偏见深度学习模型结构相同的初始无偏见深度学习模型；(5)准备第三特征提取器，基于迁移学习策略对第三特征提取器参数，参数确定的第三特征提取器与训练好的初始无偏见深度学习模型包含的第二分类器组成无偏见深度学习模型，以保证深度学习模型在根据输入图像自动决策时的公平性，以提升图像识别的准确性。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN112115963B

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平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

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当前第 / 件

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