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摘要：本发明公开了一种基于耦合样本的神经网络模型水印方法，包括水印构造步骤、水印嵌入步骤和水印验证步骤，水印构造步骤通过度量水印与训练集耦合程度，构造训练集耦合的水印触发集，促使水印与原始任务难以分割，因而提高水印的抗擦除能力；水印嵌入步骤挖掘模型原始任务优化的冗余输出信息，利用冗余输出信息构造水印优化的目标函数，在实现水印嵌入目标的同时降低水印嵌入代价；水印验证步骤利用非水印模型对水印触发集的预测精度构造假设检验分布，划定水印模型对水印触发集的预测精度阈值，判定可疑模型的版权，提高水印验证可靠性。
主权项：1.一种基于耦合样本的神经网络模型水印方法，其特征在于，包括：S1：构造与模型训练集耦合的水印触发集；S2：利用模型的冗余输出信息构造嵌入水印的损失函数，根据所述损失函数更新模型，实现水印嵌入模型；S3：利用若干非水印模型对水印触发集的预测精度构造先验分布，根据所述先验分布划定水印模型对水印触发集的预测精度阈值，通过将待验证模型对水印触发集的预测准确率与所述预测精度阈值对比，判定待验证模型的版权。
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百度查询： 安徽工业大学 一种基于耦合样本的神经网络模型水印方法
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