基于梯度范数感知最小化的目标检测加固优化方法及装置

本发明提出一种基于梯度范数感知最小化的目标检测加固优化方法及装置，属于无人驾驶和机器学习领域。其中，所述方法包括：获取待训练的无人驾驶目标检测模型及其训练集；在对模型进行每轮训练时，按照预设的批次大小从训练集中分批采集训练样本组成迭代训练集以参与该轮的模型迭代训练；每次所述迭代训练时，通过实时监测并自适应调整梯度范数，利用当前迭代的模型训练损失值和施加扰动后的损失值，实现在控制更新幅度约束下的模型参数迭代；当模型训练的轮数达到预设的训练轮数上限时，模型加固优化完成。本发明通过建立梯度范数动态感知机制，实现了优化过程的精细化调控，显著提升了目标检测模型在无人驾驶场景中的泛化性能。