【摘 要】
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深度学习在完成一些难度极高的任务中展现了惊人的能力,但深度神经网络难以避免对刻意添加了扰动的样本(称为“对抗样本”)进行错误的分类.“对抗样本”逐渐成为深度学习安全领域的研究热点.研究对抗样本产生的原因和作用机理,有助于从安全性和鲁棒性方面优化模型.在掌握对抗样本原理的基础上,对经典对抗样本攻击方法进行分类总结,根据不同的攻击原理将攻击方法分为白盒攻击与黑盒攻击两个大类,并引入非特定目标攻击、特定目标攻击、全像素添加扰动攻击和部分像素添加扰动攻击等细类.在ImageNet数据集上对几种典型攻击方法进行复现
【机 构】
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战略支援部队信息工程大学,郑州 450001
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深度学习在完成一些难度极高的任务中展现了惊人的能力,但深度神经网络难以避免对刻意添加了扰动的样本(称为“对抗样本”)进行错误的分类.“对抗样本”逐渐成为深度学习安全领域的研究热点.研究对抗样本产生的原因和作用机理,有助于从安全性和鲁棒性方面优化模型.在掌握对抗样本原理的基础上,对经典对抗样本攻击方法进行分类总结,根据不同的攻击原理将攻击方法分为白盒攻击与黑盒攻击两个大类,并引入非特定目标攻击、特定目标攻击、全像素添加扰动攻击和部分像素添加扰动攻击等细类.在ImageNet数据集上对几种典型攻击方法进行复现,通过实验结果,比较几种生成方法的优缺点,分析对抗样本生成过程中的突出问题.并对对抗样本的应用和发展作了展望.
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为快速准确地检测出混凝土桥梁上的裂缝,提出一种基于改进卷积神经网络的混凝土桥梁裂缝图像识别方法.为提高图像质量,先采用熵阈值法处理图像,后从3个方面对传统的卷积神经网络进行改进:设计双通道结构的卷积神经网络,充分提取图像特征;改进的传统的Relu激活函数,避免模型欠拟合;使用支持向量机(SVM)替代Softmax分类器,提高计算效率.桥梁裂缝图像识别实验表明,改进后的卷积神经网络对桥梁裂缝识别率显著提高,平均识别率高达96.26％,训练时间632s,可运用于实际桥梁修复检测中.
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