神经网络模型的训练方法及装置
实质审查的生效
摘要
本公开提供一种神经网络模型的训练方法及装置。所述方法包括：获取与所述神经网络模型的攻击防御需求相应的原始数据集；利用所述原始数据集对所述神经网络模型进行预训练，以得到预训练模型；基于协方差矩阵自适应进化策略CMA‑ES，利用训练数据集对所述预训练模型进行补充训练，以得到目标模型。本公开提供的神经网络模型的训练方法及装置，利用基于协方差矩阵自适应进化策略的神经网络训练算法对神经网络进行补充训练，获得鲁棒神经网络模型，提高神经网络对抗防御的准确性和高效性，确保深度学习相关系统的安全性。
基本信息
专利标题 ：
神经网络模型的训练方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114358278A
申请号 ：
CN202111423212.7
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-11-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王玉龙王东霞曹梦华苏森徐鹏双锴张忠宝程祥
申请人 ：
北京邮电大学;中国人民解放军32802部队
申请人地址 ：
北京市海淀区西土城路10号
代理机构 ：
北京风雅颂专利代理有限公司
代理人 ：
朱智勇
优先权 ：
CN202111423212.7
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/04 G06F21/57
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/08
申请日 : 20211126
申请日 : 20211126
2022-04-15 ：
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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