用于使用元学习初始化进行对抗性训练的方法和系统
公开
摘要
提供了用于使用元学习初始化进行对抗性训练的方法和系统。一种存储指令的计算机程序产品，当由计算机执行时，所述指令引起计算机：从传感器接收输入数据，其中输入数据包括指示图像的数据，其中传感器包括视频、雷达、LiDAR、声音、声纳、超声、运动或热成像传感器；响应于输入数据，利用生成器生成输入数据的对抗性版本；利用输入数据和输入数据的对抗性版本创建训练数据集；利用相对于对抗性损失的随机梯度方面来确定元模型的更新方向，并且响应于输入数据和利用分类器的分类来确定基于交叉熵的分类损失；以及响应于交叉熵分类损失利用训练数据集来更新元模型和分类器。
基本信息
专利标题 ：
用于使用元学习初始化进行对抗性训练的方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114387503A
申请号 ：
CN202111169613.4
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2021-10-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张潇A·K·萨胡J·柯尔特
申请人 ：
罗伯特·博世有限公司
申请人地址 ：
德国斯图加特
代理机构 ：
中国专利代理(香港)有限公司
代理人 ：
毕铮
优先权 ：
CN202111169613.4
主分类号 ：
G06V20/10
IPC分类号 ：
G06V20/10 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06N20/00
法律状态
2022-04-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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