【摘 要】
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针对ResNeXt网络(残差网络)中存在的对特征提取不充分,以及数据集中背景信息干扰的问题,将ResNeXt网络和注意力机制相结合,提出了一种基于注意力机制的ResNeXt模型。首先,在ResNeXt网络的基础上,将浅层和深层的特征融合生成新型网络结构。其次,将全连接层由全局平均池化层替代,然后在通道空间注意力机制中添加一个条件因子,同时将改进后的注意力机制嵌入上述网络中。最后,在UCF101和H
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针对ResNeXt网络(残差网络)中存在的对特征提取不充分,以及数据集中背景信息干扰的问题,将ResNeXt网络和注意力机制相结合,提出了一种基于注意力机制的ResNeXt模型。首先,在ResNeXt网络的基础上,将浅层和深层的特征融合生成新型网络结构。其次,将全连接层由全局平均池化层替代,然后在通道空间注意力机制中添加一个条件因子,同时将改进后的注意力机制嵌入上述网络中。最后,在UCF101和HMDB51上分别进行实验,得到了95.2%和65.6%的准确率。研究表明,本文提出的模型可以有效地提取关
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针对蜜网系统易被攻击者通过时延特征进行识别的问题,提出一种基于集成学习的业务网络时延模拟算法。该方法首先采集业务服务所在局域网内的网络流量和时延信息,经数据预处理后,得到数据集。其次,基于Stacking集成学习方法,以随机森林为元学习器,将Boosting簇三种模型作为初级学习器进行预测,预测结果经融合后作为时延预测的基准值。接着,以分段回归树为模型预测时延抖动特征。最后,将时延基准和抖动特征叠
机器学习方法常使用私有数据来训练模型以期获得更好的效果。然而,非授权用户可以通过模型输出来判断数据是否参与训练,破坏了数据隐私安全。对此,提出了基于深度优化网络的模型攻击方法,从攻击者的角度出发,分析攻击方法原理,有针对性地防御对模型的攻击,增强模型的隐秘性。所提方法自动对模型进行攻击,获得自优化的参数,提高攻击的准确度,充分挖掘模型中的安全缺陷,揭示模型的可改进之处,改善模型的安全性。在CIFA
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