基于神经元筛选的模型版权保护方法及电子设备

本申请实施例提供了一种基于神经元筛选的模型版权保护方法及电子设备，涉及数字版权技术领域。其中方法包括：将基于CNN的图像分类模型划分为多个神经元层，每一神经元层中的待求解参数具有权重系数；采用包含图像样本的第一训练数据集对采用第一目标损失函数的图像分类模型进行训练，在训练过程中调整所述权重系数以及得到激活神经元集合；获取第二训练数据集；采用所述第二训练数据集对采用所述第二目标损失函数且激活神经元集合中神经元参数取值固定的图像分类模型进行训练，得到训练后的图像分类模型；本申请提供的实施方式降低了水印识别功能对正常图像分类功能的干扰和影响，增强水印识别功能的隐蔽性。