一種增強(qiáng)訓(xùn)練人工智能模型的優(yōu)化方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111001506.0 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113449865B 公開（公告）日 2021-12-07
申請(qǐng)公布號(hào) CN113449865B 申請(qǐng)公布日 2021-12-07
分類號(hào) G06N3/08（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 周曉輝;袁博 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 算籌（深圳）信息科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 濟(jì)南譽(yù)琨知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 龐慶芳
地址 518000廣東省深圳市福田區(qū)福田街道福安社區(qū)益田路5033號(hào)平安金融中心71層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提出一種增強(qiáng)訓(xùn)練人工智能模型的優(yōu)化方法，包括步驟依次為：獲得原始數(shù)據(jù)組和預(yù)訓(xùn)練模型、利用三級(jí)的梯度優(yōu)化生成方法以及變換算法函數(shù)生成兩個(gè)對(duì)抗樣本組、生成兩個(gè)混合攻擊樣本組和進(jìn)行差異性訓(xùn)練，直到獲得防御性能符合要求的識(shí)別模型。本發(fā)明通過采用三級(jí)的梯度優(yōu)化方法并結(jié)合變換算法函數(shù)可以生成攻擊能力較強(qiáng)的兩個(gè)對(duì)抗樣本組，其中一組作為參照而另一組作為可進(jìn)化的增強(qiáng)組，再加上預(yù)訓(xùn)練模型與對(duì)抗樣本的關(guān)聯(lián)度增強(qiáng)，大大提高對(duì)抗樣本的攻擊能力，有利于在差異性訓(xùn)練中獲得防御性能較高的防御模型，最終達(dá)到人工智能模型增強(qiáng)訓(xùn)練的目的，設(shè)計(jì)合理，有利于高效獲得防御等級(jí)較高的模型，適合大規(guī)模推廣。