摘要
本发明涉及信息技术处理领域,特别是涉及一种图像识别模型构建方法、电子设备和存储介质,方法包括:为图像数据集构建自编码器模型,自编码器模型包括编码器和解码器;对每类数据集对应的高维特征向量进行编码处理,得到对应的低维特征向量;将每类对应的低维特征向量的平均值作为该类的平均向量;基于每类的平均向量,在对应的低维特征向量中添加扰动,以生成对应的低维对抗样本;对每类对应的低维对抗样本进行解码处理,得到对应的高维对抗样本;基于所有类高维对抗样本和样本图像数据集对初始图像识别模型进行训练,得到训练好的图像识别模型。本发明能够提高图像识别模型的对抗健壮性与隐私性。
技术关键词
图像识别模型
训练样本数据
编码器
高维特征向量
解码器
电子设备
可读存储介质
矩阵
计算机
程序
指令
存储器
计数器
处理器
参数
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图像分类模型
图像分类方法
样本
注意力
内窥镜图像数据
导轨机器人
导轨本体
移动平台
机器人本体
多节气缸
柔性电子皮肤
机器人足底
脚掌结构
机器人运动控制系统
深度强化学习
智能基站
对话系统
鉴权模块
神经网络模型
自然语言