python深度學(xué)習(xí)借助多標(biāo)簽分類器進行對抗訓(xùn)練
1 摘要
當(dāng)前深度模型抵御對抗攻擊最有效的方式就是對抗訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練的過程中通過引入對抗樣本使得模型具有一定的魯棒性。目前對抗訓(xùn)練的研究方向主要集中在多分類任務(wù)中的訓(xùn)練方式上，本文嘗試借助多標(biāo)簽分類器來對多分類器進行對抗訓(xùn)練，其中多分類任務(wù)和多標(biāo)簽任務(wù)的區(qū)別可以從文章《python深度學(xué)習(xí)之多標(biāo)簽分類器及pytorch源碼》中知曉。
舉個例子，一張人臉圖片會顯示很多標(biāo)簽信息，比如會有姓名，性別，年齡，情緒等標(biāo)簽信息，按照本文的想法就是首先訓(xùn)練出一個關(guān)于性別，年齡的多標(biāo)簽分類器，利用這個多標(biāo)簽分類器對關(guān)于姓名這個多分類器進行對抗訓(xùn)練。帶著這個想法展開本文章的理論分析和實驗驗證。
2 方法介紹
2.1 多分類任務(wù)對抗樣本
2.2 多標(biāo)簽任務(wù)對抗樣本
2.3 雙分類器對抗訓(xùn)練
根據(jù)以上原理示意圖，雙分類器對抗訓(xùn)練的方式可以分為如下兩種
人臉表情對抗訓(xùn)練
本文利用AU單元檢測模型（多標(biāo)簽分類器）協(xié)助人臉表情識別模型（多分類器）進行對抗訓(xùn)練。
人臉中各個 AU單元相關(guān)描述如下圖所示
人臉的基本表情有 Angry， Disgust， Fear， Happy， Sad， Surprise和 Comtempt。
人臉基礎(chǔ)表情與 AU單元之間的關(guān)系示意圖和相應(yīng)的計算公式如下所示
以上就是python深度學(xué)習(xí)借助多標(biāo)簽分類器進行對抗訓(xùn)練的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于多標(biāo)簽分類器對抗訓(xùn)練的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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