基于稀疏擾動(dòng)的對(duì)抗樣本生成方法

摘要： 近年來(lái),深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep neural network, DNN)在圖像領(lǐng)域取得了巨大的進(jìn)展.然而研究表明, DNN容易受到對(duì)抗樣本的干擾,表現(xiàn)出較差的魯棒性.通過(guò)生成對(duì)抗樣本攻擊DNN,可以對(duì)DNN的魯棒性進(jìn)行評(píng)估,進(jìn)而采取相應(yīng)的防御方法提高DNN的魯棒性.現(xiàn)有對(duì)抗樣本生成方法依舊存在生成擾動(dòng)稀疏性不足、擾動(dòng)幅度過(guò)大等缺陷.提出一種基于稀疏擾動(dòng)的對(duì)抗樣本生成方法——Sp...