基于掩膜自動(dòng)編碼器的對(duì)抗對(duì)比蒸餾算法

摘要： 隨著人工智能的不斷發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同領(lǐng)域的任務(wù)都表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能.然而,對(duì)抗樣本的存在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在安全相關(guān)領(lǐng)域中的應(yīng)用提出了挑戰(zhàn).為了改善對(duì)抗訓(xùn)練耗時(shí)和對(duì)抗樣本缺乏多樣性的問題,本文提出一種使用改進(jìn)掩膜自動(dòng)編碼器訓(xùn)練教師網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比蒸餾算法抵御對(duì)抗攻擊.首先,為了減弱教師模型對(duì)圖像全局特征的依賴,教師模型在改進(jìn)的掩膜自動(dòng)編碼器中學(xué)習(xí)如何根據(jù)可見子塊推理遮擋子塊的特征.然后,為... （共15頁）