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24小时咨询热线摘 要：本发明公开了一种具有防御对抗样本攻击功能的深度学习分类方法，实现该分类方法的装置包括：攻击生成模型AG，对抗样本判别模型D，分类模型DNN，具体方法如下：(1)使用正常数据集训练DNN，分类准确率大于预设值，停止DNN的训练；(2)交替训练AG和D的参数，直到AG‑D实现纳什均衡；(3)交替训练型AG和DNN的参数，直到AG‑DNN实现纳什均衡；(4)判断对抗样本判别模型D和分类模型DNN是否达到帕累托最优，若是，则DNN训练完毕，执行步骤(5)，否则，返回步骤(2)；(5)将待分类的样本输入训练完毕的分类模型DNN，得到分类结果。利用本发明，可以有效解决分类模型在实际分类应用中面对对抗样本时的脆弱性，改善模型性能的鲁棒性。
著 录 项：
| 专利/申请号： | CN201811138721.3 | 专利名称： | 一种具有防御对抗样本攻击功能的深度学习分类方法 |
| 申请日： | 2018-09-28 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 浙江省杭州市下城区潮王路18号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | 分类号： | G06N3/04搜分类 深度学习搜索 |
| 公开/公告日： | 2019-03-12 | 转让价格： | 面议 |
| 公开/公告号： | CN109460814A | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2024/11/08 | 开放许可声明 | IPC(主分类): G06N 3/04 声明编号: XK2024980009721 专利号: ZL 201811138721.3 申请日: 2018.09.28 专利权人: 浙江工业大学 联系方式: 联系人姓名：朱张怡 邮编：317500 地址：浙江省台州市温岭市应急大厦3楼 电子邮箱：2789058795@qq.com 电话：13588779132 发明名称: 一种具有防御对抗样本攻击功能的深度学习分类方法 使用费支付方式: 无偿 使用费支付标准: 0元 授权公告日: 2020.11.03 许可期限届满日: 2026.12.31 生效日期: 2024.11.08 |
| 2020/11/03 | 授权 | |
| 2019/04/05 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06N 3/04 专利申请号: 201811138721.3 申请日: 2018.09.28 |
| 2019/03/12 | 公开 |
