基于深度学习的图像识别问题中对抗样本的研究

作者：王家

来源：电脑知识与技术, 2019, 15(28): 222-223.

DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2019.3617

• 图像分类
• 对抗样本
• 深度学习

神经网络在分类问题中表现出色。但最近研究表明,如果在原有输入数据上叠加一个很小的噪声,分类的效果就会受到严重干扰。本文主要研究基于FGS算法,针对图像分类问题生成对抗样本的原理与方法,该方法测试数据集上的测试表明,加入噪点后的任意图片所生成的对抗样本,能以99%以上的置信度被识别为我们指定的类别。

• 单位
  电子科技大学成都学院