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公开(公告)号：CN117425902A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202280039346.5
申请日：2022-06-21
Applicant: 国际商业机器公司
Inventor： 王优也 , N·巴拉卡尔多安杰尔 , A·梅加希德 , E·丘巴 , 周亦
IPC: G06N20/00
Abstract: 公开了一种用于提供对抗性机器学习模型的预测和优化的方法。所述方法可以包括用于确定最优量的对抗性训练的防卫者的训练方法，所述最优量的对抗性训练将防止任务优化模型采取由来自到同时预测和优化框架中的模型的输入的对抗性攻击引起的错误决策。本质上，该方法将经由对抗性训练来训练鲁棒模型。基于鲁棒训练模型，用户可以通过(基于任务的优化模型中的对抗性噪声)基于来自由输入产生的机器学习预测的给定输入来减轻潜在威胁。
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