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发明公开
一种基于VAE-GAN的对抗样本防御方法及系统无效

公开(公告)号：CN111598805A

公开(公告)日：2020-08-28

申请号：CN202010402772.3

申请日：2020-05-13

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 何永庆 , 王海卫 , 王荣耀 , 王珂

IPC: G06T5/00 , G06N3/08 , G06N3/04

Abstract: 本发明属于对抗样本防御技术领域，公开了一种基于VAE-GAN的对抗样本防御方法及系统，使用变分自动编码器VAE和生成对抗网络GAN对对抗样本进行去噪，VAE作为分类器的预处理模型对对抗样本进行去噪处理，GAN用于辅助VAE的训练，使得VAE输出的图像结果更加接近于原始无噪声的图像。本发明提供的基于VAE-GAN的对抗样本防御方法属于输入预处理，可在不同分类模型之间学习迁移；无需重新训练原有分类网络，训练成本较低；几乎不影响原始无噪声样本分类精度；不需要使用对抗样本，所以无需而外的训练对抗样本；对噪声较小的对抗样本防御效果也很好；预处理速度快且输出图像质量接近于原始无噪声图像。

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