生成对抗网络公平性分析方法、系统、设备及存储介质
公开
摘要
本发明属于机器学习领域，公开了一种生成对抗网络公平性分析方法、系统、设备及存储介质，包括以下步骤：分析待分析属性，构建属性分类器；分析待分析生成对抗网络能否获取大量生成样本；能则获取并收集待分析生成对抗网络的大量生成样本；否则根据待分析生成对抗网络的特点，在本地构建影子模型，并利用影子模型优化待分析生成对抗网络的输入噪音，再用优化噪音，获取并收集待分析生成对抗网络的少量生成样本；利用属性分类器与属性提取函数实现待分析生成对抗网络的公平性分析。该分析方法根据待分析生成对抗网络的实际使用场景，构建了基于大量样本以及少量优化样本的两种分析流程，有效提升待分析生成对抗网络公平性分析的适用性与成功率。
基本信息
专利标题 ：
生成对抗网络公平性分析方法、系统、设备及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626507A
申请号 ：
CN202210253524.6
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
沈超周君豪蔺琛皓管晓宏
申请人 ：
西安交通大学
申请人地址 ：
陕西省西安市咸宁西路28号
代理机构 ：
西安通大专利代理有限责任公司
代理人 ：
李鹏威
优先权 ：
CN202210253524.6
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
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
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-14 ：
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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