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公开(公告)号：CN111275123A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010084808.8
申请日：2020-02-10
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明实施例提供的大批量对抗样本生成方法及系统，包括：抽样构建抽样样本集；基于样本扰动向量的对抗样本生成方法，获取每个抽样样本的扰动向量，以构建扰动样本集；对扰动样本集中的每个扰动样本进行扰动幅度转换，构建扰动幅度集，求取扰动幅度集的平均扰动幅度值；根据扰动幅度集的平均扰动幅度，获取原始样本集的平均扰动幅度值；基于扰动幅度的对抗样本生成方法，根据平均扰动幅度值，获取与原始样本集对应的对抗样本集。本发明提供的大批量对抗样本生成方法及系统，基于抽样获取部分样本的扰动向量并转换为扰动幅度后，快速大批量地生成对抗样本，降低了生成对抗样本的时间，提高了获得对抗样本的效率，以提升深度神经网络模型的鲁棒性。
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