[发明专利]防御对抗样本攻击的图像分类方法、终端设备及存储介质有效
| 申请号： | 202110894433.6 | 申请日： | 2021-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN113822328B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 刘彩玲;吴婷婷;赵建强;高志鹏;张辉极;杜新胜 | 申请（专利权）人： | 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 厦门市精诚新创知识产权代理有限公司 35218 | 代理人： | 何家富 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及防御对抗样本攻击的图像分类方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集原始图像和其对应的对抗样本；S2：构建图像分类模型，图像分类模型采用深度神经网络结构，并在深度神经网络中添加去噪模块，去噪模块包括非局部均值模块和自注意力机制模块；S3：将原始图片和对应的对抗样本混合后对图像分类模型进行训练；S4：采用训练后的图像分类模型对图像进行分类。本发明通过端到端的方式在卷积网络的中间层添加去噪模块来降低对抗图像的噪声扰动，去噪模块由非局部均值模块和自注意力机制模块相结合，能够达到去噪目的且能够与任意卷积层相衔接，从而提高模型的对抗鲁棒性，有效解决了对抗样本攻击深度学习系统存在的隐患。 | ||
| 搜索关键词： | 防御 对抗 样本 攻击 图像 分类 方法 终端设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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