公开(公告)号：CN115482428A

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202210680575.7

申请日：2022-06-16

Applicant: 罗伯特·博世有限公司

Inventor： 林婉怡 ,  L·博伊特索夫 ,  A·诺鲁扎德 ,  J·柯尔特 ,  F·J·卡布里塔孔德萨

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/52 ,  G06V10/764 ,  G06N20/00 ,  G06N3/04

Abstract: 提供了针对对抗性攻击为预训练模型预置鲁棒器的系统和方法。一种用于训练机器学习网络的计算机实现的方法。所述方法包括：从传感器接收输入数据，其中输入数据指示图像、雷达、声纳或声音信息；利用输入数据生成输入数据集，其中输入数据集包括扰动数据；将输入数据集发送给鲁棒器，其中鲁棒器被配置为通过移除与输入数据集相关联的扰动来清理输入数据集，以创建修改的输入数据集；将修改的输入数据集发送到预训练机器学习任务；利用修改的输入数据集训练鲁棒器以获得经训练的鲁棒器；以及响应于经训练的鲁棒器收敛到第一阈值，输出经训练的鲁棒器。