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本发明属于计算机软件领域，具体为一种增强图像分类鲁棒性的方法，能够增强分类模型的抗干扰性与鲁棒性。目的在于能够防御大多数传统白盒对抗样本的攻击。主要包括，对抗样本检测网络生成模块：通过在原始分类器基础上添加神经网络层来构建一个对抗样本检测网络该网络主要识别对抗样本；判断阈值生成模块：利用常用的对抗样本方法来找到对抗样本检测网络合适的判断阈值。增强模型生成模块：在原始模型的图像分类器的分类基础上，结合前述检测网络的分类结果进一步训练得到一个增强的图像分类器，最后利用增强后的图像分类器来进行图像的分
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112926661 A
(43)申请公布日 2021.06.08
(21)申请号 202110222508.6
(22)申请日 2021.02.26
(71)申请人 电子科技大学
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