[发明专利]针对深度神经网络对抗样本的对抗噪声去除方法及系统在审
| 申请号： | 202111252920.9 | 申请日： | 2021-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN113963213A | 公开（公告）日： | 2022-01-21 |
| 发明（设计）人： | 杨杰;李佳文 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/30;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 徐红银;张琳 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种针对深度神经网络对抗样本的对抗噪声去除方法，属于图像处理领域。其包括:利用干净图像样本进行端到端训练，获得条件变分自编码器与分类器；将待去噪的对抗图像输入至所述条件变分自编码器和分类器，获得所述对抗图像的去噪样本与类别。本发明通过去除对抗图像样本中的噪声，可以提升模型针对对抗图像样本的鲁棒性，经过去除对抗噪声的图像样本特征明显，可以正确分类，同样提高了后续任务的可靠性与安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 深度 神经网络 对抗 样本 噪声 去除 方法 系统 | ||
【主权项】：
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