[发明专利]一种针对图像分类的稀疏对抗攻击问题的双分解方法

摘要

本发明公开了一种针对图像分类的稀疏对抗攻击问题的双分解方法，首先，将图像分类的稀疏对抗攻击问题建模为大规模多目标优化问题，图像的每个像素点为一个决策变量，随后执行双分解策略。外分解使用滑动窗口将大规模决策变量划分为小规模决策变量的重叠子集。每次滑动窗口滑动时，都会产生一个小规模的多目标优化问题。一旦生成小规模的多目标优化问题，内分解立即创建一组全局方向向量，将其转换为一组单目标优化问题。最后，采用块坐标下降策略对所有单目标问题进行优化，增强了优化过程中解的完整性和最优性。实验表明所提方法相较于其他算法在求解大规模多目标问题时有着更好的效果，在稀疏对抗攻击问题中相比其他算法能够找到最佳扰动。