【摘 要】
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提出了一种名为LV3的高效、轻量卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）模型来检测MP3熵码域的隐写算法。实验选择高通滤波器预处理后的量化修正离散余弦变换（Quantified Modified Discrete Cosine Transform,QMDCT）系数矩阵作为网络输入。该网络通过搭配使用卷积核分解、池化层和残差块，能做到以更小的模型和计算成本获
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提出了一种名为LV3的高效、轻量卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）模型来检测MP3熵码域的隐写算法。实验选择高通滤波器预处理后的量化修正离散余弦变换（Quantified Modified Discrete Cosine Transform,QMDCT）系数矩阵作为网络输入。该网络通过搭配使用卷积核分解、池化层和残差块，能做到以更小的模型和计算成本获取有价值的隐写特征信息。LV3采用1×1卷积核与批量归一化层来降低过拟合风险，并加速收敛。此外，为了验证模型的泛化能力，引入了迁移学习，并取得了不错效果。实验结果表明，所提模型大小较对比网络缩减了25%，并且隐写分析检测精度高、收敛速度快。
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