| 基于圖像降噪的集成對抗防御模型研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：1561 K | |
| 標(biāo)簽： 對抗樣本 集成學(xué)習(xí) 降噪自動編碼器 | |
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| 文檔介紹：深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展使其在圖像識別、自然語言處理等諸多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。但是，學(xué)者發(fā)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易受到對抗樣本的欺騙，使其以較高置信度輸出錯誤結(jié)果。對抗樣本的出現(xiàn)給對安全性要求嚴(yán)格的系統(tǒng)帶來很大威脅。研究了在低層特征（LowLevel Feature）和高層特征（HighLevel Feature）對圖像進(jìn)行降噪以提升模型防御性能。在低層訓(xùn)練一個降噪自動編碼器，并采用集成學(xué)習(xí)的思路將自動編碼器、高斯擾動和圖像掩碼重構(gòu)等多種方式結(jié)合；高層對ResNet18作微小改動加入均值濾波。實驗顯示，所提出的方法在多個數(shù)據(jù)集的分類任務(wù)上有較好的防御性能。 | |
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