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摘要：本发明涉及机器学习领域，具体为基于生成对抗网络数据解耦的数据平衡去毒方法，对数据集进行降维映射和聚类分析，得到若干数据聚类；对每个数据聚类加入对抗扰动，生成对抗数据聚类；对每个对抗数据聚类进行转移率计算和中毒样本去除，得到去毒数据聚类，并将所有去毒数据聚类组合为去毒数据集；对去毒数据集进行数据解耦和平衡处理，得到平衡数据集；基于平衡数据集，对待去毒模型进行微调训练，从而得到去毒模型。本发明能够减少训练数据的中毒样本，避免模型训练过程中学习拟合后门触发器的特征，提高模型后门攻击防御效果的稳定性和模型在实际应用中的可靠性。
主权项：1.基于生成对抗网络数据解耦的数据平衡去毒方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对数据集进行降维映射和聚类分析，得到若干数据聚类；对每个数据聚类加入对抗扰动，生成对抗数据聚类；对每个对抗数据聚类进行转移率计算和中毒样本去除，得到去毒数据聚类，并将所有去毒数据聚类组合为去毒数据集；对所述去毒数据集进行数据解耦和平衡处理，得到平衡数据集；基于所述平衡数据集，对待去毒模型进行微调训练，从而得到去毒模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江君同智能科技有限责任公司 基于生成对抗网络数据解耦的数据平衡去毒方法
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