发明专利已授权

一种深度神经网络模型鲁棒性优化方法

Name: 一种深度神经网络模型鲁棒性优化方法
Brand: 西安邮电大学
SKU: 2021106594910
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110659491.0 📄 发布日：2026/10/27

著录项目信息

申请日

2021-06-15

公开号

CN113408698B

公开日

2023-06-23

申请人

西安邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_82

IPC 分类号

G06V10_82 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_80 , G06N3_0464 , G06N3_0475 , G06N3_094 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度神经网络鲁棒性优化

应用场景

图像识别, 语音识别, 自动驾驶, 网络安全, 智能决策

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明针对深度神经网络鲁棒性优化问题，公开了一种高效的深度神经网络模型鲁棒性优化方法，属于机器学习和AI安全领域。该方法首先为目标模型浅层添加额外分支进行特征融合，将目标模型改造为可以在速度和准确率之间进行权衡的特征金字塔结构，然后基于生成式对抗网络提取图像样本的潜在特征生成攻击力更强的对抗样本进行对抗训练。本发明提供了一种高效的深度神经网络模型鲁棒性优化方法，有助于扩大模型的防御范围，对模型鲁棒性进行优化。

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： CN113408698B

购买这项专利需要经过哪些流程？

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

一种面向自动驾驶系统的神经元覆盖引导式测试方法

当前第 / 件

一种基于陷阱式集成网络的对抗样本防御方法

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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：4 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

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