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龍圖騰網(wǎng)恭喜創(chuàng)新工場(北京)企業(yè)管理股份有限公司申請的專利具有防盜功能的機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法及系統(tǒng)、電子裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN111814950B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-17發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：201910286371.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N20/00；該發(fā)明授權(quán)具有防盜功能的機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法及系統(tǒng)、電子裝置是由馮霽;蔡其志;張建輝;王詠剛設(shè)計研發(fā)完成，并于2019-04-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本具有防盜功能的機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法及系統(tǒng)、電子裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種通過修改訓(xùn)練數(shù)據(jù)控制機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測結(jié)果的方法及其系統(tǒng)，其包括提供一機器學(xué)習(xí)模型，訓(xùn)練獲得與之相匹配的噪聲發(fā)生器；及提供初始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，結(jié)合噪聲發(fā)生器獲得包含預(yù)設(shè)噪聲的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以形成修改后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。基于上述方法及系統(tǒng)所獲得的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包含預(yù)設(shè)噪聲，修改后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與初始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集差異不大，但是由于預(yù)設(shè)噪聲的存在，基于修改后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到的新機器學(xué)習(xí)模型會在正常的測試數(shù)據(jù)上做出錯誤預(yù)測，從而可在保證訓(xùn)練數(shù)據(jù)正常使用前提下，使訓(xùn)練數(shù)據(jù)不會被數(shù)據(jù)接受方直接用于訓(xùn)練。本發(fā)明所提供的所述電子裝置也具有與上述通過修改訓(xùn)練數(shù)據(jù)控制機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測結(jié)果的方法相同的有益效果。

本發(fā)明授權(quán)具有防盜功能的機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法及系統(tǒng)、電子裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種具有防盜功能的機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法，所述方法應(yīng)用于圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、文字訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，其特征在于：其包括以下步驟： 步驟S1，提供一機器學(xué)習(xí)模型及初始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，獲得相匹配的噪聲發(fā)生器； 其中，步驟S1中獲得所述噪聲發(fā)生器的過程具體包括：在機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中，基于最小化損失函數(shù)L[fx+gx,y]，對其中f使用梯度下降法使損失下降，對其中g(shù)使用梯度上升法使損失上升，在損失函數(shù)L收斂后，獲得機器學(xué)習(xí)模型對應(yīng)的噪聲發(fā)生器g； 在步驟S1中使用SGDStochasticGradientDescent方法的最小化損失函數(shù)L的每次迭代過程中，通過偽更新法獲得機器學(xué)習(xí)模型對應(yīng)的噪聲發(fā)生器g，具體包括以下步驟：先固定g的參數(shù)ξ，并用梯度下降法更新f的參數(shù)θ，并記錄第i次迭代時用的數(shù)據(jù)xi,yi，及f的參數(shù)θi；用記錄的f的參數(shù)θ更新過程用以更新g的參數(shù)ξ并將上述過程重復(fù)T次； 或,通過副本法獲得機器學(xué)習(xí)模型對應(yīng)的噪聲發(fā)生器g，具體包括以下步驟：固定f的參數(shù)θ，并用梯度上升法更新g′的參數(shù)ξ′；固定g的參數(shù)ξ，并用梯度下降法更新f的參數(shù)θ；在達(dá)到最大迭代數(shù)后，將g′的參數(shù)拷貝到g，并重復(fù)上述過程T次； 步驟S2，基于噪聲發(fā)生器與初始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集獲得包含預(yù)設(shè)噪聲的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以形成修改后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；及 步驟S3，利用修改后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練另一機器學(xué)習(xí)模型，以控制該機器學(xué)習(xí)模型對輸入的未包含預(yù)設(shè)噪聲的測試數(shù)據(jù)，輸出不同預(yù)測結(jié)果。

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