研究目的
为了提高神经网络对不同对抗性噪声模型的鲁棒性，这些噪声模型会显著降低神经网络在正常（未受干扰）测试数据上原本良好的性能。
研究成果
基于K-支持范数的训练方法相比现有最先进技术，在对抗噪声鲁棒性方面显示出显著提升。然而，鲁棒性的提高未必能同步提升泛化性能。
研究不足
使用噪声模型训练神经网络并不总能同时提高对扰动测试集和正常测试集的准确率。K-支持方法对均匀随机噪声的鲁棒性不强。
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[2019年IEEE光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring）- 意大利罗马（2019.6.17-2019.6.20）] 2019光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring）- 集成光子学功能材料：有机材料在硅基光子集成电路中的混合集成，用于先进光调制器与光源
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[2019年IEEE光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring）- 意大利罗马（2019.6.17-2019.6.20）] 2019光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring）- 集成光子学功能材料：有机材料在硅基光子集成电路中的混合集成，用于先进光调制器与光源
DOI：10.1109/PIERS-Spring46901.2019.9017288
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
对于任何宣称接近或超越人类水平的分类与识别系统而言，具备抵御数据集中微小扰动的能力至关重要。研究人员发现，神经网络对微小扰动并不稳健——通过在测试数据中添加特定类别的噪声，就能轻易诱使其持续出现误分类。这种所谓的对抗性噪声会严重削弱神经网络的性能，而该网络在未受扰动的数据集上原本表现优异。最新研究提出，可通过使用本身已受对抗性噪声污染的数据进行训练，使神经网络获得对抗此类噪声的稳健性?；诖朔椒?，本文提出一种基于K-支撑范数生成强力对抗噪声模型的新机制来训练神经网络。我们在MNIST和STL-10两个基准数据集上，采用多层感知机和卷积神经网络验证该方法。实验结果表明，相较于现有最先进技术，采用本技术训练的神经网络在稳健性方面展现出显著提升。
作者：
SHEIKH WAQAS AKHTAR，SAAD REHMAN，MAHMOOD AKHTAR，MUAZZAM A. KHAN，FARHAN RIAZ，QAISER CHAUDRY，RUPERT YOUNG
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