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
与最先进技术相比，基于K-支持范数对抗噪声训练的神经网络在对抗噪声模型的鲁棒性方面表现出显著提升。然而，鲁棒性的提升未必能提高泛化性能。
研究不足
K-支持方法对均匀随机噪声的鲁棒性不强，且使用噪声模型进行训练并不总能同时提高扰动测试集和正常测试集上的准确率。
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具有独立控制双频带传输响应的双极化频率选择吸波器
DOI：10.1109/LAWP.2020.2981577
期刊：IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
对于任何声称达到或超越人类水平的分类与识别系统而言，对数据集中微小扰动保持鲁棒性具有重大意义。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，很容易持续误导其产生误分类。这种所谓的对抗性噪声会严重削弱神经网络的性能（这些网络在未受扰动的数据集上原本表现优异）。最新研究提出：通过使用本身带有对抗性噪声的数据进行训练，可使神经网络获得对抗噪声的鲁棒性?；诖朔椒?，本文提出一种基于K-支撑范数生成强效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测试了该方案。实验结果表明：相比现有最先进技术，采用本技术训练的神经网络在鲁棒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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