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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本申请公开了一种锐度感知最小化的DNN训练方法、装置、设备及介质，涉及深度神经网络技术领域，包括对DNN的权重二进制表达中的任一位进行比特位翻转，得到翻转后的DNN，对翻转后的DNN在受到渐进比特翻转攻击时的状态进行实时观察；基于观察结果并利用锐度感知最小化方法对DNN进行训练，引入目标扰动，得到训练后的DNN；目标扰动为满足预设微小扰动条件的扰动；评估训练后的DNN在进行比特位翻转以及受到渐进比特翻转攻击时的鲁棒性，若鲁棒性通过，则将训练后的DNN作为目标DNN。本申请能提高DNN面向比特翻转的鲁棒性，同时解决DNN在没有比特翻转干扰时的性能下降的问题。
主权项：1.一种锐度感知最小化的DNN训练方法，其特征在于，包括：对DNN的权重二进制表达中的任一位进行比特位翻转，以得到翻转后的所述DNN，对翻转后的所述DNN在受到渐进比特翻转攻击时的状态进行实时观察，以得到观察结果；基于所述观察结果并利用锐度感知最小化方法对所述DNN进行训练，引入目标扰动，以得到训练后的所述DNN；所述目标扰动为满足预设微小扰动条件的扰动；评估训练后的所述DNN在进行比特位翻转以及受到渐进比特翻转攻击时的鲁棒性，若所述鲁棒性通过，则将训练后的所述DNN作为目标DNN。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 锐度感知最小化的DNN训练方法、装置、设备及介质
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