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摘要：本发明属于深度神经网络分类预测领域，具体涉及一种鲁棒性图像分类模型的构建方法，将训练后的生成式模型作为图像分类模型的图像净化模块，该图像净化模块处理后的图像经过分类模块得到分类结果；生成式模型的训练步骤包括：1将训练集中的原始图像样本或对抗图像样本输入生成式模型得到净化图像；将所述得到的净化图像经过设定的攻击模型处理再输入所述分类模块后，得到分类结果；2以最小化由图像净化模块处理后的图像与原始图像样本之间的差异对应的损失函数叠加作为正则化项的步骤1的分类结果与真实分类标签之间的差异对应的损失函数得到的总损失函数为目标，对生成式模型进行更新；迭代步骤1‑2直至满足迭代停止条件。
主权项：1.一种鲁棒性图像分类模型的构建方法，其特征在于，将训练后的生成式模型作为图像分类模型的图像净化模块，该图像净化模块处理后的图像经过图像分类模型的分类模块得到分类结果；生成式模型的训练步骤包括：1将训练集中的原始图像样本或对抗图像样本输入生成式模型得到净化图像；将所述得到的净化图像经过设定的攻击模型处理再输入所述分类模块后，得到分类结果；2以最小化得到的净化图像与原始图像样本之间的差异对应的损失函数叠加作为正则化项的步骤1的分类结果与真实分类标签之间的差异对应的损失函数得到的总损失函数为目标，对生成式模型进行更新；迭代步骤1-2直至满足迭代停止条件。
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百度查询： 河南工业大学 一种鲁棒性图像分类模型的构建方法
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