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申请/专利权人：兰州大学
摘要：本发明公开了一种基于优化训练样本质量提升网络模型性能的方法，属于深度学习技术领域，该方法具体包括以下步骤：向目标网络中输入原始训练集，基于guid‑Xmage解释性方法为每个原始训练样本输出对应的显著图；原始训练集包括若干原始训练样本；基于显著图对原始训练样本的背景像素在不同篡改强度范围内进行单调递减迭代篡改，得到带有削弱背景分类贡献值功能的对抗样本；基于对抗样本和原始样本构建新训练集，基于训练集提升网络模型性能。本发明可以提升网络模型的准确率与鲁棒性，并且优化后的训练样本具有可迁移性。
主权项：1.一种基于优化训练样本质量提升网络模型性能的方法，其特征在于，包括：向目标网络中输入原始训练集，基于guid-Xmage解释性方法为每个原始训练样本输出对应的显著图；所述原始训练集包括若干原始训练样本；基于所述显著图对原始训练样本的背景像素在不同篡改强度范围内进行单调递减迭代篡改，得到带有削弱背景分类贡献值功能的对抗样本；基于所述对抗样本和原始样本构建新训练集，基于所述训练集提升网络模型性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州大学 一种基于优化训练样本质量提升网络模型性能的方法
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