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

📄 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。

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

一种基于图像视觉的鱼群活跃度监测方法

当前第 / 件

一种源自放线菌的转氨酶、突变体、重组菌及应用

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_214)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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