一种神经网络模型的鲁棒性量化方法、系统、介质及设备
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种神经网络模型的鲁棒性量化方法、系统、介质及设备，方法包括：为单层神经网络模型选择激活函数，并确认其斜率限制；基于斜率限制构建关于单层神经网络模型的输入数据和偏离输入数据的第一不等式，基于第一不等式和矩阵参数得到激活函数的增量二次约束式；将单层神经网络模型代入增量二次约束式中，得到第二不等式；基于Lipschitz条件将第二不等式构造为包含Lipschitz常数的线性矩阵不等式；将Lipschitz常数的预设数值代入线性矩阵不等式中，计算其中的矩阵参数的数值；基于计算结果判定Lipschitz常数的预设数值的可用性；若预设数值可用，基于矩阵参数的数值和Lipschitz常数的预设数值对单层神经网络模型进行训练。本发明可以使单层神经网络灵活地对抗输入的扰动。
基本信息
专利标题 ：
一种神经网络模型的鲁棒性量化方法、系统、介质及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114519424A
申请号 ：
CN202210157068.5
公开（公告）日 ：
2022-05-20
申请日 ：
2022-02-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张旭吴睿振陈静静张永兴孙华锦王凛
申请人 ：
山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司
申请人地址 ：
山东省济南市中国（山东）自由贸易试验区济南片区浪潮路1036号浪潮科技园S01楼35层
代理机构 ：
北京连和连知识产权代理有限公司
代理人 ：
李红萧
优先权 ：
CN202210157068.5
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/04
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
2022-06-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/08
申请日 : 20220221
申请日 : 20220221
2022-05-20 ：
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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