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基于深度学习的图像识别问题中对抗样本的研究
基于深度学习的图像识别问题中对抗样本的研究
作者:
王家
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
图像分类
对抗样本
深度学习
摘要:
神经网络在分类问题中表现出色。但最近研究表明,如果在原有输入数据上叠加一个很小的噪声,分类的效果就会受到严重干扰。本文主要研究基于FGS算法,针对图像分类问题生成对抗样本的原理与方法,该方法测试数据集上的测试表明,加入噪点后的任意图片所生成的对抗样本,能以99%以上的置信度被识别为我们指定的类别。
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篇名
基于深度学习的图像识别问题中对抗样本的研究
来源期刊
电脑知识与技术:学术版
学科
工学
关键词
图像分类
对抗样本
深度学习
年,卷(期)
2019,(10)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
222-223
页数
2页
分类号
TP18
字数
语种
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王家
电子科技大学成都学院云计算科学与技术系
6
3
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
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引文网络
引文网络
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对抗样本
深度学习
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
主办单位:
时代出版传媒股份有限公司
中国计算机函授学院
出版周期:
旬刊
ISSN:
1009-3044
CN:
34-1205/TP
开本:
出版地:
安徽合肥市濉溪路333号
邮发代号:
26-188
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
41621
总下载数(次)
23
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