python深度學習借助多標簽分類器進行對抗訓練
更新時間：2022年01月30日 09:28:32 作者：鬼道2022
這篇文章主要為大家介紹了python深度學習中如何借助多標簽分類器進行對抗訓練，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步
1 摘要
當前深度模型抵御對抗攻擊最有效的方式就是對抗訓練，神經(jīng)網(wǎng)絡在訓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。目前對抗訓練的研究方向主要集中在多分類任務中的訓練方式上，本文嘗試借助多標簽分類器來對多分類器進行對抗訓練，其中多分類任務和多標簽任務的區(qū)別可以從文章《python深度學習之多標簽分類器及pytorch源碼》中知曉。
舉個例子，一張人臉圖片會顯示很多標簽信息，比如會有姓名，性別，年齡，情緒等標簽信息，按照本文的想法就是首先訓練出一個關于性別，年齡的多標簽分類器，利用這個多標簽分類器對關于姓名這個多分類器進行對抗訓練。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 多分類任務對抗樣本
2.2 多標簽任務對抗樣本
2.3 雙分類器對抗訓練
根據(jù)以上原理示意圖，雙分類器對抗訓練的方式可以分為如下兩種
人臉表情對抗訓練
本文利用AU單元檢測模型（多標簽分類器）協(xié)助人臉表情識別模型（多分類器）進行對抗訓練。
人臉中各個 AU單元相關描述如下圖所示
人臉的基本表情有 Angry， Disgust， Fear， Happy， Sad， Surprise和 Comtempt。
人臉基礎表情與 AU單元之間的關系示意圖和相應的計算公式如下所示
以上就是python深度學習借助多標簽分類器進行對抗訓練的詳細內(nèi)容，更多關于多標簽分類器對抗訓練的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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