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摘要：本发明涉及深度神经网络的鲁棒性和安全性评估领域，具体涉及一种基于多空间概率增强的对抗样本生成方法，该方法通过在对抗样本生成方法中引入两条随机数据增强支路，各支路分别基于像素空间和HSV颜色空间实现图像随机裁剪填充和随机颜色变换，并通过构建概率模型控制返回的图像样本，在增加原始样本的多样性的同时降低了对抗样本对原数据集的依赖，从而提高其可迁移性。
主权项：1.一种基于多空间概率增强的对抗样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集多张图像样本形成原始样本数据集；S2.构建多空间概率增强模型，所述多空间概率增强模型包括一条基于像素空间的增强支路和一条基于HSV颜色空间的增强支路；S3.设置最大迭代次数T，初始化迭代次数t＝0；S4.在第t次迭代，基于多空间概率增强模型通过概率控制输入图像样本的数据增强处理方式，得到增强图像样本；S5.将增强图像样本输入目标模型进行训练，根据损失函数获取累计梯度；通过累计梯度更新增强图像样本得到扰动图像样本；S6.判断是否达到最大迭代次数T，若是，则将当前扰动图像样本作为对抗样本输出，若不是，则令当前扰动图像样本为输入图像样本，并令t＝t+1，然后返回步骤S4。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于多空间概率增强的对抗样本生成方法
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