• 专利申请
    2021-08-31
  • 公布公告
    2024-03-29
  • 授权日期
    2024-03-29
  • 终止
    2034-03-27
一种基于关系图的DNN鲁棒模型加固方法
一种基于关系图的DNN鲁棒模型加固方法
* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。 有效专利
CN202111012421.2 2021-08-31 G06N3/0464 {{ classMap["G06N3/0464"] }}
浙江工业大学 查看申请人名下所有专利
浙江省杭州市下城区潮王路18号
专利分类项目

G06N3/0464 :

G06N3/06 : 物理实现，即神经网络、神经元或神经元部分的硬件实现

G06N3/084 :

G06N3/094 :

G06F18/241 :

专利注册信息
初审公告期号 2021-08-31 初审公告日期 2024-03-29
注册公告期号 2024-03-29 注册公告日期 2024-03-29
专用权期限 2024-03-29 - 2034-03-27 专利类型 发明授权
代理组织机构 杭州求是专利事务所有限公司 查看该机构代理的所有专利
专利介绍
本发明公开了一种基于关系图的DNN鲁棒模型加固方法，构建目标模型数据集，目标模型训练，构建模型关系图，约束关键路径，最后重构目标模型。本发明通过在DNN模型的关系图上来查找和构建神经网络中的关键路径，从而对该路径上的传播过程和节点行为计算新的损失函数，并将提取关键路径后的关系图结合新的损失函数重构回模型，提高模型的鲁棒性。
法律进度

  • 2024-03-29 授权 ...

  • 2022-01-11 实质审查的生效 IPC(主分类): G06N 3/04 专利申请号: 202111012421.2 申请日: 2021.08. ...

  • 2021-12-24 公开 ...

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