深度学习模型的鲁棒性研究
安天科技申请基于ORS面向软标签输出深度学习模型鲁棒性评估方法...则说明文本中的词语对真值标签有正向影响，即词语为文本中重要词语，反之词语为文本中非重要词语；为输出为软标签的目标模型的鲁棒性评估提供了一种可行的解决方案，解决了当前鲁棒性评估方法中评价指标不全面的问题，并量化了输出为软标签的深度学习模型的鲁棒性评估标准。
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...的 4D 自动标注专利,提高自动驾驶领域中深度学习模型的精度及鲁棒性的车端深度学习算法对当前帧点云数据自动标注。上述方法是一种高效闭环运作的4D 自动标注流程，引入了目标级虚拟目标物生成策略，使数据能够逼真且无风险的模拟真实世界的极端场景，提高数据中类别的丰富性和数据质量，最终提高自动驾驶领域中深度学习模型的精度及鲁棒性。
易思维申请一种兼顾多特征区域的深度学习模型训练方法专利,提升...对模型进行再次训练，更新模型参数；重复上述步骤一次或者多次后，切换另一幅图像进行相同的训练，直到训练集图像库中的所有图像均被输入后，模型训练完成，存储模型参数；本方法旨在提升基于注意力机制的深度学习模型的泛化能力和鲁棒性，兼顾多区域特征，避免漏识别。
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