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基于宽度学习防御对抗攻击的图像分类
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《现代计算机》2023年 第17期29卷 49-56页
作者:冼卓滢 陈国明 罗家梁 梁伟堂广东第二师范学院计算机学院广州510303 
深度网络分类模型在对抗样本的攻击下存在着对机器学习应用的安全性问题。针对该问题,设计并运用宽度学习来抵御对抗攻击,旨在提高智能系统对对抗样本的分类准确率,从而提升系统的安全性。同时,为了验证上述方法对抵御对抗样本攻击的有...
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