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申请/专利权人：上海大学;上海大学温州研究院
摘要：本发明涉及一种利用隐写术构建不可学样本的方法，属于数据隐私领域，包括步骤1：选取数据样本，建立训练集和测试集；步骤2：训练获取隐写网络的编码器；步骤3：对数据样本进行分类，并对每类数据样本进行训练扰动；步骤4：将原始图像转换为不可学样本。该利用隐写术构建不可学样本的方法，通过引入了影子模型，扰乱隐写编码器生成的图像特征，提高不可学样本的效果，通过对扰动和自监督学习模型的双重最小优化为原始图像训练扰动，利用扰动和隐写编码器将原始图像转换为不可学样本，通过隐写术从原始图像中插入长度为L的扰动形成的，减少了需要训练的参数，同样，不可学样本也能够拥有更好的隐蔽性。
主权项：1.一种利用隐写术构建不可学样本的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选取数据样本，建立训练集和测试集；步骤2：训练获取隐写网络的编码器，具体包括构建隐写网络的编码器和解码器以及影子模型；步骤3：对数据样本进行分类，并对每类数据样本进行训练扰动；步骤4：将原始数据样本转换为不可学样本；利用训练完成的编码器和扰动，将原始数据样本转换成为对应的不可学样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 上海大学温州研究院 一种利用隐写术构建不可学样本的方法
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