[发明专利]一种对抗样本检测方法、装置、电子设备及介质有效
| 申请号： | 202011203505.X | 申请日： | 2020-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN112329837B | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 周书亚;裘晓峰 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 高莺然;马敬 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种对抗样本检测方法、装置、电子设备及介质，涉及深度学习技术领域。该方法包括：获取待分类图像，将待分类图像分别输入图像分类模型和辅助模型，获取图像分类模型对待分类图像的第一分类结果，以及辅助模型对待分类图像的第二分类结果。其中，辅助模型为在指定约束条件下，与图像分类模型的决策边界差异最大的深度学习模型。若第一分类结果与第二分类结果相同，则确定待分类图像的分类结果为第一分类结果；若第一分类结果与第二分类结果不同，则确定待分类图像为对抗样本。采用该方法可以提高深度学习模型在受到对抗样本攻击时的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 对抗 样本 检测 方法 装置 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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