增强深度学习模型鲁棒性的方法及装置.pdf
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增强深度学习模型鲁棒性的方法及装置.pdf
本说明书实施例提供了一种增强深度学习模型鲁棒性的方法及装置,该方法应用于深度学习模块,包括:提取目标样本的样本特征向量;重复执行多次设定操作;针对每次执行设定操作所得到的随机失活处理后的样本特征向量,使用随机失活处理后的样本特征向量进行预测,得到其所对应的子预测结果;根据多个子预测结果确定目标样本的预测结果和针对该预测结果的预测误差;其中,上述设定操作包括获取样本特征向量,并对该样本特征向量进行随机失活处理。
增强图像分类模型噪声鲁棒性的方法和装置.pdf
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翻译、对抗样本生成、模型鲁棒性增强方法及相关装置.pdf
本申请公开了翻译、对抗样本生成、模型鲁棒性增强方法及相关装置,利用预训练的鲁棒性增强的机器翻译模型对待翻译文本进行翻译,得到文本翻译结果,鲁棒性增强的机器翻译模型以标注参考翻译文本标签的训练对抗样本作为训练数据进行对抗性训练,训练对抗样本通过对训练源输入文本中的待替换词用候选的同义词替换得到,候选的同义词为根据训练源输入文本添加待替换词的候选词集中的词对应的正则化后的扰动信息前后文本的信息散度,以及候选词集中的词替换待替换词前后文本的语义相似度,从候选词集中筛选出的词。本申请在尽可能小的扰动下得到训练对抗
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一种测试模型鲁棒性的方法和装置.pdf
本说明书实施例提供了一种测试模型鲁棒性的方法和装置,该方法包括:获取多个第一样本,第一样本各自包括依序的多个用户行为,用户行为包括若干行为属性;对多个第一样本分别进行第一处理,得到多个第二样本,其中,对于多个第一样本中包括的第三样本的第一处理包括:从第三样本包括的用户行为的行为属性中,确认出至少一个第一属性;将第一属性设置为第一默认值,第一默认值用于指示第一属性的值缺失,得到第四样本,多个第二样本中包括第四样本;基于多个第一样本,确定第一风险识别模型的第一正确识别率;基于多个第二样本,确定第一风险识别模型