【摘 要】
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真实数据集中存在的对抗样本一方面易导致分类器取得较差分类结果,另一方面如果能够被合理利用,分类器的泛化能力将得到显著提高。针对现有大部分分类算法并没有利用对抗样本
【机 构】
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常州轻工职业技术学院信息工程与技术学院,江南大学数字媒体学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(81701793);常州市科技计划资助项目(CJ20160010)
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真实数据集中存在的对抗样本一方面易导致分类器取得较差分类结果,另一方面如果能够被合理利用,分类器的泛化能力将得到显著提高。针对现有大部分分类算法并没有利用对抗样本训练分类模型,提出一种攻击标签信息的对抗分类算法(ACA)。该方法从给定数据集中选取一定比例样本并攻击所选取的样本标签使之成为对抗样本,即将样本标签替换成其他不同类型的标签。利用支持向量机(support vector machine,SVM)训练包含对抗样本的数据集,计算生成的SVM输出误差对于输入样本的一阶梯度信息并嵌入到输入样本特征中以更新
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