【摘 要】
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真实数据集中存在的对抗样本易导致分类器取得较差的分类性能,但如果其能够被合理利用,分类器的泛化能力将得到显著提高。针对现有大部分分类器并没有涉及对抗样本信息的问题
【机 构】
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常州大学信息科学与工程学院,江南大学数字媒体学院,常州轻工职业技术学院信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(81701793)
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真实数据集中存在的对抗样本易导致分类器取得较差的分类性能,但如果其能够被合理利用,分类器的泛化能力将得到显著提高。针对现有大部分分类器并没有涉及对抗样本信息的问题,提出一种攻击标签信息的堆栈式支持向量机。该方法从给定的初始数据集中选取一定比例的样本,并攻击所选取样本的标签,使之成为对抗样本,即将样本标签替换成其他不同类型的标签,利用支持向量机训练包含对抗样本的数据集,从而生成对抗支持向量机。计算对抗支持向量机的输出误差相对于输入样本的一阶梯度信息,并将其嵌入到输入样本特征中以更新输入样本。将更新后的样本输
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