一种模型对抗训练方法、装置、存储介质及电子设备

本发明提出一种模型对抗训练方法、装置、存储介质及电子设备，包括：基于扰动信息和干净样本生成第一阶对抗样本，其中，干净样本为未添加扰动信息的标签图像样本；基于第一阶对抗样本的振幅信息和干净样本的相位信息生成第二阶对抗样本；基于第二阶对抗样本对卷积神经网络模型进行对抗训练，对抗训练完成后的卷积神经网络模型用于对图像进行分类。因为第二阶对抗样本携带干净样本的相位信息和第一阶对抗样本的振幅信息，基于第二阶对抗样本对卷积神经网络模型进行对抗训练，在通过对抗训练提升卷积神经网络模型的鲁棒精度的情况下，保障卷积神经网络模型对干净样本的分类能力。