[发明专利]基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法有效
| 申请号： | 202010500642.3 | 申请日： | 2020-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN111783551B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 张俊;周炜恩;常强 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047 |
| 代理公司： | 北京奥文知识产权代理事务所(普通合伙) 11534 | 代理人： | 张文;苗丽娟 |
| 地址： | 100071*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法。该方法包括：根据汽车自动驾驶图像识别系统的交通信号识别任务选取多个交通信号牌图片作为图片训练集并作为初始训练集；构建汽车自动驾驶图像识别系统的贝叶斯卷积神经网络模型，对模型进行训练以确定模型参数；设定扰动值和扰动值增长步长，生成多个对抗样本；将对抗样本作为训练集数据，结合初始训练集对模型进行训练，以更新模型参数；基于更新后模型参数，对汽车自动驾驶图像识别系统进行改进。本发明的方法通过混合不同扰动值下生成的对抗样本对神经网络模型进行对抗训练，能够使模型学习到更多特征，有效地提升模型的鲁棒性，从而提高汽车自动驾驶图像识别系统的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 卷积 神经网络 对抗 样本 防御 方法 | ||
【主权项】：
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