公开(公告)号：CN112100518A

公开(公告)日：2020-12-18

申请号：CN202010995705.7

申请日：2020-09-21

Applicant: 之江实验室 ,  合肥工业大学

Inventor： 张吉 ,  姜元春 ,  孙见山 ,  余婷 ,  梁瑞成 ,  单海军 ,  李怡 ,  钱洋 ,  柴一栋

IPC: G06F16/9536 ,  G06Q50/00 ,  G06F40/216 ,  G06F40/289

Abstract: 本发明公开了一种考虑用户在线关系网络的舆情主题发现方法，其步骤包括：1构建用户在线关系网络，2设计有参贝叶斯模型user link topic model生成文本主题，3利用坍塌式吉布斯抽样算法进行参数推断。本发明在应对大规模社交网络时，能有效、快速、准确地发现用户关注度高的舆情主题，有助于舆情主题检测，从而为决策者提供重要信息，用于评估在过去特定时间内对于民众舆情引导效果，并有助于及时了解用户当下所关心的热点话题。

公开(公告)号：CN112486630B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202011375644.0

申请日：2020-11-30

Applicant: 之江实验室 ,  北京一流科技有限公司

Inventor： 俞再亮 ,  单海军 ,  李倞 ,  鲍虎军 ,  王志伟 ,  靳懿 ,  李科

IPC: G06F9/455 ,  G06N3/08 ,  H04L67/10

Abstract: 本发明公开了一种分布式训练部署系统。所述系统包括：从容器创建组件，基于用户输入的分布式任务创建申请包含的资源清单创建从容器集，并确认所创建的从容器处于可备用状态；主容器创建组件，基于用户输入的资源清单创建主容器，并确认所创建的主容器处于可备用状态；容器IP获取组件，获取所创建的主容器和从容器的IP，并基于所获取的IP创建JS对象简谱文件，并将该JS对象简谱文件写入所有主容器和从容器的指定位置；以及免密认证组件，通过对属于同一分布式任务的主容器和从容器配置安全密钥和认证信息，建立主容器和从容器之间的网络通讯的SSH免密认证。

公开(公告)号：CN112884021B

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202110127717.2

申请日：2021-01-29

Applicant: 之江实验室 ,  杭州电子科技大学

Inventor： 单海军 ,  俞再亮 ,  徐岗 ,  吴向阳 ,  刘真 ,  李勇杰 ,  杨凯兵 ,  王丹丹 ,  马书豪 ,  姜子敬 ,  陈思强 ,  渠冲冲 ,  朱威特 ,  徐懂事 ,  高炜哲

IPC: G06V10/77 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向深度神经网络可解释性的可视分析系统，包括：深度学习模型结构和计算过程的解释性可视化模块，揭示深度学习模型内部的网络结构和数据流的逐步计算流程；训练过程数据流的解释性可视化模块，揭示整个训练过程中数据流的统计信息；神经网络特征提取功能的解释性可视化模块，将神经元权重或神经元输出以可视化方式展示给用户，以解释各层神经元的特征提取能力，通过对比可视化方式，发现模型在不同时间点、不同参数等情况下的表现差异；数据异常值的解释性可视化模块，帮助用户发现数据中的异常和训练中模型参数的异常，提示用户及时暂停和修改模型参数；用户定制功能可视化模块，支持多种可视化模块在同一个页面中进行展示。

公开(公告)号：CN113191385B

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202110318366.3

申请日：2021-03-25

Applicant: 之江实验室

Inventor： 钟昊文 ,  陈岱渊 ,  单海军 ,  杨非 ,  傅家庆 ,  俞再亮

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于预训练标注数据不可知的图像分类自动标注方法，包括如下步骤：S1，获取待标注图像，收集预训练图像分类模型；S2，将预训练图像分类模型拆分成特征提取模型与标签预测模型，并初始化，固定标签预测模型参数，不参与后续迁移训练；S3，约束特征提取模型，使自动标注模型的输出具体类别确定，整体分布离散；S4，对特征提取模型输出特征进行聚类；S5，筛选出大小超过阈值的聚类簇，所对应的类别组成为待标注图像标签空间；S6，给所有待标注图像打上伪标签；S7，重新聚类并分配伪标签，对特征提取模型进行有监督训练；S8，迭代S3至S7；S9，使用迁移后的自动标注模型对待标注图像进行推理，得到标注结果。

公开(公告)号：CN113419727A

公开(公告)日：2021-09-21

申请号：CN202110691724.5

申请日：2021-06-22

Applicant: 之江实验室

Inventor： 胡胜健 ,  杨非 ,  王宏升 ,  单海军

IPC: G06F8/38 ,  G06F16/904

Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种深度学习训练过程数据转化为可视化数据方法和系统，该方法包括：步骤一，定义可视化数据类型：基于Protobuf以自定义或编写的文件名为xxx的Proto文件，生成包含同一文件名的xxx_pb2.py代码；步骤二，数据转化：Python端通过调用summary_xxx.py将相应的训练过程数据转化为可视化数据，并组装成Protobuf类型的message对象或者Json字符串，C++端通过调用event_writer_helper组件或者summary_converter.h将获取的训练过程数据根据不同的需求进行处理后转化为可视化数据，并组装成Protobuf类型的message对象；步骤三，数据生成：将Python端或C++端生成的可视化数据写入日志文件。本发明极大地方便了模型训练过程中对于训练中间结果的数据分析和异常处理，提高了模型训练的效率。

公开(公告)号：CN112801162A

公开(公告)日：2021-05-14

申请号：CN202110088346.1

申请日：2021-01-22

Applicant: 之江实验室

Inventor： 程乐超 ,  冯尊磊 ,  单海军 ,  宋明黎

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图像属性先验的自适应软标签正则化方法，包括如下步骤：S1，通过神经网络中间特征层聚合构建图像的属性表达；S2，利用重参数化方法对属性概率先验进行软采样；S3，利用现有真值标签对采样软标签进行修正和截断；S4，多尺度属性先验正则化。通过模仿人眼进行图像分类是依据图像局部属性重要性的能力，在利用少量参数的情况下，有效地缓解在图像分类任务中由于方法模型对于结果的过于自信导致的过拟合问题，有效的提升图像分类的准确性。本发明实现方法简单，手段灵活，可以比较容易地应用到一般性图像分类任务中。

公开(公告)号：CN112766336A

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN202110028632.9

申请日：2021-01-08

Applicant: 之江实验室

Inventor： 夏松 ,  单海军 ,  鲍虎军

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明属于深度学习安全领域，涉及一种最大化随机平滑下提高模型可验证防御性能的方法，包括：步骤1、基于可微的连续映射函数推导出平滑分类器可验证防御半径与原始分类器输出之间的梯度关系；步骤2、采用平滑映射生成在可行域极值处的无穷小乘项与概率阈值限制可验证防御梯度值爆炸；步骤3、基于防御性能与准确率梯度推导可求解的目标函数；步骤4、基于目标优化函数对模型进行鲁棒性训练以实现最大化模型可验证防御。本发明通用于任意的深度学习以及机器学习分类器，首次求解了随机平滑技术下平滑分类器的可验证防御性能与原始分类器输出之间的梯度关系，解决了求解过程梯度爆炸问题，极大地提升了随机平滑下模型鲁棒性的训练效率。