[发明专利]一种基于参数分布放大的神经网络隐写检测方法和系统在审
| 申请号： | 202211512336.7 | 申请日： | 2022-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN115730311A | 公开（公告）日： | 2023-03-03 |
| 发明（设计）人： | 陈可江;张卫明;俞能海;赵娜 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 郭梦雅 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于参数分布放大的神经网络隐写检测方法，包括：根据预设损失函数，通过随机梯度下降方法迭代地对原始的待检测神经网络模型进行参数分布放大，直到达到预设的迭代次数，得到微调后的待检测神经网络模型；分别计算原始的待检测神经网络模型的参数的统计矩向量和微调后的待检测神经网络模型的参数的的统计矩向量，得到原始的待检测神经网络模型的特征向量和微调后的待检测神经网络模型的特征向量；对原始的待检测神经网络模型的特征向量和微调后的待检测神经网络模型的特征向量进行特征融合，得到融合特征；对融合特征进行逻辑回归二分类处理，输出原始的待检测神经网络模型的隐写判定信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 参数 分布 放大 神经网络 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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