[发明专利]一种基于可解释性的检测并恢复神经网络对抗样本方法有效
| 申请号： | 202010555172.0 | 申请日： | 2020-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN111783853B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 王静远;吴宇帆;李明轩;林鑫;李超 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 曹鹏飞 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于可解释性的检测并恢复神经网络对抗样本方法，具体步骤包括：获取原始图像数据；原始图像数据经过解释器得到四种解释图；解释图与所述原始图像数据作为对抗样本检测器的输入；输出为图像是否为对抗样本；若为对抗样本，则执行下一步，若不是对抗样本，则直接输出分类器模型对于图像的预测结果；根据对抗样本获取掩码后的图像，用掩码后的图像作为输入，输出对抗样本恢复器对于对抗样本的预测结果。本发明检测器的检测正确率和AUC值更高，具有可迁移性，具有更好的对抗样本恢复性能以及模型训练速度，更高的数据使用效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 解释性 检测 恢复 神经网络 对抗 样本 方法 | ||
【主权项】：
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