用于对抗防御的神经网络模型训练方法、系统及相关设备

本申请公开了用于对抗防御的神经网络模型训练方法、系统及相关设备，涉及神经网络技术领域，方法包括：根据待训练模型的信息生成待训练模型对应的第一对抗样本；根据第一对抗样本对待训练模型进行对抗训练，获得当前结构搜索轮次对应的结构参数和网络权重参数，并更新待训练模型，结构参数用于更新待训练模型的子网络层结构；返回执行根据待训练模型的信息生成待训练模型对应的第一对抗样本的步骤，直至满足结构搜索终止条件，获得结构搜索完成的候选模型；固定候选模型的结构参数，对候选模型进行训练获得目标网络权重参数，根据目标网络权重参数以及固定的结构参数，获得目标神经网络模型。本申请有利于提高模型训练效果和模型的棒性。