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基于正則化方法的魯棒性神經網絡識別算法

周燦彬  鄭永林  蔡坤彬  周楷彬  
【摘要】:近年來,研究者發現在一些正常樣本上添加一些特制的對抗性擾動能使深度學習系統崩潰,這些導致發生錯誤的樣本叫做對抗樣本,會對系統造成潛在的安全隱患。以往提出的防御方式存在缺陷,泛化性能較弱。論文提出了用正則化后的訓練樣本重新訓練一個卷積網絡,而未知樣本都可以通過這個重新訓練的卷積網絡進行識別,這個基于正則化的方法能夠提高神經網絡的魯棒性,在面對對抗攻擊時能夠保持較好的正確識別率。
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