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排序方式: 共有235条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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计算机视觉领域倾向使用深度神经网络完成识别任务,但对抗样本会导致网络决策异常。为了防御对抗样本,主流的方法是对模型进行对抗训练。对抗训练存在算力高、训练耗时长的缺点,其应用场景受限。提出一种基于知识蒸馏的对抗样本防御方法,将大型数据集学习到的防御经验复用到新的分类任务中。在蒸馏过程中,教师模型和学生模型结构一致,利用模型特征图向量作为媒介进行经验传递,并只使用干净样本训练。使用多维度特征图强化语义信息的表达,并且提出一种基于特征图的注意力机制,将特征依据重要程度赋予权重,增强蒸馏效果。所提算法在Cifar100、Cifar10等开源数据集上进行实验,使用FGSM(fast gradient sign method)、PGD(project gradient descent)、C&W(Carlini-Wagner attack)等算法进行白盒攻击,测试实验效果。所提方法在Cifar10干净样本的准确率超过对抗训练,接近模型在干净样本正常训练的准确率。在L2距离的PGD攻击下,所提方法效果接近对抗训练,显著高于正常训练。而且其学习成本小,即使添加注意力机制和多维度特征图等优化方案,... 相似文献
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随着XML逐渐成为Internet数据表示与交换的标准,如何快速准确地访问XML文档中的数据已成为亟待解决的关键问题,建立路径索引是提高查询效率的一种重要手段.本文设计了一种基于PATRICIA-TRIES的路径索引,简称PT索引.该索引有如下特点:一、基于PATRICIA-TRIES结构,实现快速检索.二、采用压缩编码能够将路径索引放入内存,三、索引含有结构和文本信息,通过查询索引就能提供结果,无需打开原文档.其后,分析了PT索引的时间和空间复杂性,并与三种的典型的索引结构进行了对比实验,结果证明了其在路径查询方面具有更高的效率. 相似文献
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