摘要
本发明公开了一种自蒸馏模型后门移除的任务执行方法、电子设备、介质,包括:获取原始任务数据集,并去除部分样本对应的标签;对有标签数据进行数据扩增;对无标签数据分别进行第一、第二数据增强操作得到第一、第二无标签数据集;构建正、负样本对;将第一、第二无标签数据集分别输入至第一、第二特征提取模型;构建对比损失与自蒸馏特征图损失训练第一特征提取模型,对比损失数使负样本对应的特征向量之间的距离逐渐增大,正样本对应的特征向量之间的距离逐渐减小;通过动量更新第二特征提取模型;将扩增后的有标签数据输入至训练好的第一特征提取模型,构建交叉熵损失再次训练第一特征提取模型;利用训练好的第一特征提取模型执行任务。
技术关键词
特征提取模型
无标签数据
蒸馏
后门
样本
输出特征
表达式
主编码器
电子设备
处理器
计算机程序产品
存储器
可读存储介质
参数
颜色
系统为您推荐了相关专利信息
建模方法
留一交叉验证
回归算法
拉格朗日乘子法
化工
故障诊断模型
故障诊断方法
滚动轴承
残差模块
输出模块
价值评估方法
实体
图像特征向量
文本特征向量
特征提取模型
潜在生物标志物
位点
检测2型糖尿病
变性梯度凝胶电泳
甲基化标志物