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本发明公开一种基于生成模型的对抗样本生成方法，包括以下步骤：步骤1、获取需要进行对抗训练的模型在训练阶段使用的数据集，并进行预处理，将得到的数据集划分为训练集Xtrain和测试集Xtest两部分；步骤2、使用训练集Xtrain训练所需的对抗样本生成模型，批量生成对抗样本。本发明对抗样本生成方法将迭代带来的时间代价集中至生成模型的训练阶段，从而避免在样本生成阶段重复的进行迭代，可以快速、批量地生成对抗样本，并且，通过让随机模型参与生成器的训练，本方法生成的对抗样本将具有更强的泛化性能，这将使得生成
(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 113361594 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110621339.3
(22)申请日 2021.06.03
(71)申请人 安徽理工大学
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