[发明专利]基于优化算法和不变性的智能对抗样本生成方法及系统在审
| 申请号： | 202111397177.6 | 申请日： | 2021-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN114066912A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 张恒巍;杨博;李晨蔚;刘志林;刘小虎;张玉臣;王晋东 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于图像识别数据处理技术领域，特别涉及一种基于优化算法和不变性的智能对抗样本生成方法及系统，通过收集带有正确标签的原始图像数据；构建用于对抗样本生成的神经网络模型及模型损失函数，通过最大化模型损失函数来优化原始输入图像和对应输出对抗样本之间的对抗扰动；基于原始图像数据和神经网络模型，利用Adabelief迭代快速梯度法及裁剪不变性方法进行迭代求解，根据迭代终止条件来获取最终生成的对抗样本。本发明从对抗样本的生成过程与神经网络训练过程类似的角度出发，通过Adabelief迭代快速梯度法优化收敛过程，利用裁剪不变性避免对抗攻击中过拟合现象，能够产生更具迁移性对抗样本，提高网络模型鲁棒性，便于实际场景应用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 优化 算法 不变性 智能 对抗 样本 生成 方法 系统 | ||
【主权项】：
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