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申请/专利权人：三菱电机株式会社
摘要：本公开的实施方式公开了一种用于训练神经网络以改进对抗鲁棒性的方法和系统。该方法包括以下步骤：收集包括干净数据样本和对抗数据样本的多个数据样本。神经网络的训练包括训练概率编码器将多个数据样本编码为隐空间表示上的概率分布。另外，神经网络的训练包括训练分类器对隐空间表示的实例进行分类以生成分类结果。另外，该方法包括以下步骤：使用干净数据样本训练神经网络的第一实例的共享参数并且使用对抗数据样本训练神经网络的第二实例的共享参数。此外，该方法包括以下步骤：输出神经网络的第一实例和神经网络的第二实例的共享参数。
主权项：1.一种用于训练神经网络的计算机实现的方法，其中，该方法使用存储用于实现该方法的指令的处理器，其中，所述指令在被执行时使得所述处理器执行该方法，该方法包括以下步骤：收集多个数据样本作为输入以用于训练所述神经网络，其中，所述多个数据样本包括干净数据样本和对抗数据样本，其中，所述神经网络的训练包括训练概率编码器将所述多个数据样本编码为隐空间表示上的概率分布，其中，所述神经网络的训练包括训练分类器对所述隐空间表示的实例进行分类以生成分类结果；使用所述干净数据样本训练所述神经网络的第一实例的共享参数并且使用所述对抗数据样本训练所述神经网络的第二实例的共享参数；以及输出所述神经网络的所述第一实例的所述共享参数和所述神经网络的所述第二实例的所述共享参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三菱电机株式会社 用于训练神经网络以改进对抗鲁棒性的方法和系统
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