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摘 要:本发明公开了一种基于GAN的神经网络水印生成方法、系统和存储介质,生成器生成原始数据集的噪声数据集;在原始数据集中加上噪声,得到触发样本水印集;将触发样本水印集和原始数据集同时送入到判别器中;将与原始数据集之间的相似度满足要求的触发样本水印集输入到神经网络模型,输出结果;通过设置判别器的损失函数、生成器的损失函数以及软铰链损失函数,确定整体损失函数;利用整体损失函数同步训练生成器、判别器和神经网络模型;利用触发样本水印集验证所述神经网络模型,获得最终生成水印的神经网络模型。本发明可以自动地根据不同的神经网络模型生成噪声,基本可以满足对不同神经网络模型生成水印的需求。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210091866.2 | 专利名称: | 一种基于GAN的神经网络水印生成方法、系统和存储介质 |
申请日: | 2022-01-26 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T1/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |