图像生成方法、装置、设备及计算机存储介质

本申请实施例提供了一种图像生成方法、装置、设备及计算机存储介质。通过在图像识别模型的神经元中，确定多个数据输出异常的可疑神经元，将能够被正确识别的参考图像输入图像识别模型，在该图像识别模型对参考图像识别过程中，获取多个可疑神经元的激活值与输入参考图像之间的平均梯度，该平均梯度指示该激活值与该参考图像之间的变化程度，能够体现可疑神经元可能存在的逻辑漏洞，再基于该平均梯度更新参考图像的图像数据，生成新图像。由此，本申请实施例，结合图像识别模型中神经元的逻辑漏洞，更精准的生成新图像，应用新图像进行模型训练时，能够充分暴露模型的逻辑漏洞，提升模型的训练效果，提高模型的鲁棒性和泛化能力。