基于圖像降噪的集成對抗防御模型研究
所屬分類:技術論文
上傳者:zhoubin333
文檔大小:1561 K
標簽: 對抗樣本 集成學習 降噪自動編碼器
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文檔介紹:深度學習的快速發(fā)展使其在圖像識別、自然語言處理等諸多領域廣泛應用。但是,學者發(fā)現(xiàn)深度神經網絡容易受到對抗樣本的欺騙,使其以較高置信度輸出錯誤結果。對抗樣本的出現(xiàn)給對安全性要求嚴格的系統(tǒng)帶來很大威脅。研究了在低層特征(LowLevel Feature)和高層特征(HighLevel Feature)對圖像進行降噪以提升模型防御性能。在低層訓練一個降噪自動編碼器,并采用集成學習的思路將自動編碼器、高斯擾動和圖像掩碼重構等多種方式結合;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)集的分類任務上有較好的防御性能。
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