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贵阳朗玛信息技术股份有限公司技术需求

发布时间: 2021-11-22
来源: 科技服务团
截止日期:2021-12-22

价格 双方协商

地区： 贵州省 贵阳市

需求方： 贵阳***公司

行业领域

新一代信息技术产业,信息传输、软件和信息技术服务业

需求背景

深度学习被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域并取得了重大突破。尤其在图像识别与分类任务中, 深度学习具备非常高的准确度, 甚至表现出了超越人类的工作能力。然而，深度学习的工作原理缺乏可解释性，其输出结果的可信度难以得到有力保障，导致在许多重要安全领域的应用受到了极大的制约。研究表明，通过对自然图像添加微小扰动所生成的对抗样本，能够有效地欺骗深度学习模型，使得深度学习模型以高置信度的方式给出错误输出。对抗样本攻击带来的安全隐患愈发加剧了深度学习模型的应用风险，引起了研究人员们的广泛关注。

需解决的主要技术难题

解决图像识别模型难以抵御对抗样本攻击的问题

基于深度学习的图像识别模型对抗样本防御方案的复杂性会随着网络深度的增加、模型分类性能的提高而增大，兼顾模型的多方优势是该方案设计的重点及难点。因此，设计一种有效的对抗训练方案，是提升模型泛化性、鲁棒性的关键。

期望实现的主要技术目标

面向基于深度学习的图像识别模型，分析其进行分类工作的本质原理，基于所提出的对抗样本生成与优化方案，通过在原始训练集中加入特定范围的优化对抗样本对模型进行再训练，设计模型抵御对抗样本攻击的防御训练方案，提升模型鲁棒性

处理进度

  1. 提交需求
    2021-11-22 15:56:08
  2. 确认需求
    2021-11-23 10:23:39
  3. 需求服务
    2021-11-23 10:23:39
  4. 需求签约
  5. 需求完成
服务方

“科创中国”贵州科技服务团