发明专利已授权

一种基于关系图的DNN鲁棒模型加固方法

📄 申请号：CN202111012421.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-08-31

公开号

CN113837360B

公开日

2024-03-29

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

G06N3_0464

IPC 分类号

G06N3_0464 , G06N3_06 , G06N3_084 , G06N3_094 , G06F18_241 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习模型鲁棒性加固

应用场景

人工智能系统安全, 深度学习模型加固, 对抗样本防御, 智能系统可靠性提升

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摘要

本发明公开了一种基于关系图的DNN鲁棒模型加固方法，构建目标模型数据集，目标模型训练，构建模型关系图，约束关键路径，最后重构目标模型。本发明通过在DNN模型的关系图上来查找和构建神经网络中的关键路径，从而对该路径上的传播过程和节点行为计算新的损失函数，并将提取关键路径后的关系图结合新的损失函数重构回模型，提高模型的鲁棒性。

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

基于高斯过程回归的离心泵外特性预测方法

当前第 / 件

一种基于CUDA的网络入侵检测并行化加速方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_0464)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：21 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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