一种基于并行BN架构深度神经网络的任务处理方法、装置及介质

本发明涉及一种基于并行BN架构深度神经网络的任务处理方法、装置及介质，所述方法将目标任务的输入样本输入改进深度神经网络，得到任务处理结果；改进深度神经网络引入BN选择器用于识别输入样本为干净样本或对抗样本类别，并给出样本的分类概率；改进深度神经网络中的各个批量归一化网络层采用并行BN架构，由多个BN组成，并以样本的分类概率作为自适应系数对多个BN的输出进行加权平均，得到最终的特征归一化结果。与现有技术相比，本发明通过并行BN架构实现了模型泛化性与抗干扰能力的协同优化，同时BN模块剪枝机制有效控制了计算复杂度，为构建高性能深度神经网络提供了新的技术路径。