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提出一种基于卷积神经网络的JPEG图像隐写分析方法。该卷积神经网络模型通过使用步长为2的卷积核替代池化层,以减少信息的丢失,并加快神经网络收敛速度;使用ReLU作为激活函数,使网络模型的拟合能力大幅度提升;使用全局卷积减少参数的数量,减少过拟合的发生。实验证明,该网络模型具有较好的检测效果。
基于卷积神经网络的JPEG图像隐写分析方法研究
【摘 要】
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提出一种基于卷积神经网络的JPEG图像隐写分析方法。该卷积神经网络模型通过使用步长为2的卷积核替代池化层,以减少信息的丢失,并加快神经网络收敛速度;使用ReLU作为激活函数
【机 构】
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四川大学网络空间安全学院
【出 处】
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现代计算机
【发表日期】
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2020年15期
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