【摘 要】
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深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)的快速发展使得图像识别、自然语言处理和自动驾驶等技术研究有了很大的进步,已经成功应用于现实生活中的许多方面,例如垃圾邮件检测和人脸支付等。然而,DNN容易受到对抗性干扰。轻微干扰的对抗性样本很容易使DNN失效,甚至攻击者能够故意修改分类结果,而相对于普通样本,人眼很难发现样本的明显变化,对此研究者们提出了许多防御方法,如对抗训练,神
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深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)的快速发展使得图像识别、自然语言处理和自动驾驶等技术研究有了很大的进步,已经成功应用于现实生活中的许多方面,例如垃圾邮件检测和人脸支付等。然而,DNN容易受到对抗性干扰。轻微干扰的对抗性样本很容易使DNN失效,甚至攻击者能够故意修改分类结果,而相对于普通样本,人眼很难发现样本的明显变化,对此研究者们提出了许多防御方法,如对抗训练,神经网络结构修改,对抗样本检测以及预处理方法等。不同的方法通常伴随着计算量过大,实现较为复杂以及会对输入普通图像造成影响等缺点。为了解决这些问题,本文根据预处理方法思想,提出一种基于图像压缩重构的预处理防御框架,置于目标模型之前,对所有输入图像进行图像变换操作,以消除输入中的对抗性扰动,并减少预处理操作所带来的影响。具体而言,首先防御框架的第一部分根据对抗样本的敏感性,对输入图像进行像素深度压缩,以此消除对抗性扰动;其次,对于压缩图像所导致的信息损失,在防御框架的第二部分参考图像重构方法,构建深度神经网络学习压缩图像到原始图像之间的映射,完成对抗样本到普通样本的转换;最后,通过实验确定框架中图像压缩率,训练数据生成,重建网络激活函数等实验参数,优化网络性能。为验证防御框架的有效性,在MNIST、Fashion-MNIST以及Cifar-10三个数据集上进行了大量的实验,训练了多个不同目标模型用于测试防御框架的泛用性,并和类似方法进行了比较。结果表明,本文所提出方法在所测试数据集上能够较好防御多种不同强度的对抗样本攻击,并且不会对普通样本造成过多的信息损失,同时能够在不同目标分类器模型间进行迁移,仍保持防御效果。图[24]表[6]参考文献[60]
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托尼·库什纳的剧作《天使在美国》直击上世纪八十年代肆虐美国的艾滋病危机,叩问新保守主义政府执政下的族裔、宗教、性与性别等核心议题。本文考察了该剧的戏剧技法,探究库什纳如何通过在角色塑造、戏剧结构及戏剧空间上的越界,表达了本剧的主题。首先,在角色塑造方面,本文探讨了《天使在美国》中人物的社会性姿态、非典型的人物形象、反串及一人饰演多角的表演方法,指出托尼·库什纳倡导多元流变的身份观念,呼吁人们越过种
水稻是中国主要粮食作物之一,水稻旱育稀植栽培技术于上世纪80年代引进中国后使水稻产量大幅度提高。然而,水稻旱育秧苗过程中仍存在诸多问题,弱秧和药害等常有发生,严重影响水稻栽插质量、分蘖及抗倒性,成为制约产量的重要因素。而化控剂能在旱育秧田中起到重要调控作用,通过调节植株体内内源激素的含量及平衡,有效提高秧苗素质,促进秧苗移栽后的生长发育。因此,研制水稻化控剂对实现水稻壮秧、提高秧苗抗逆性、降低水稻
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