【摘 要】
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随着机器学习的出现与发展,人类希望可以使用计算机带代替人类完成以图片分类问题为例的任务单一但工作量庞大的简单工作,在这个问题上,卷积神经网络尤其是深度卷积神经网络正是现阶段最好用的主流手段之一。卷积神经网络在面对图片问题中有着高分类精确度和高处理速度的卓越性能优势,同时随着过往研究人员的不断研究与改进,先有的卷积神经网络已经可以有效的对图片分类问题进行处理,在这种情况下,人们希望进一步讨论卷积神经
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随着机器学习的出现与发展,人类希望可以使用计算机带代替人类完成以图片分类问题为例的任务单一但工作量庞大的简单工作,在这个问题上,卷积神经网络尤其是深度卷积神经网络正是现阶段最好用的主流手段之一。卷积神经网络在面对图片问题中有着高分类精确度和高处理速度的卓越性能优势,同时随着过往研究人员的不断研究与改进,先有的卷积神经网络已经可以有效的对图片分类问题进行处理,在这种情况下,人们希望进一步讨论卷积神经网络面对干扰时是否还能表现出卓越性能的鲁棒性问题。本文针对鲁棒性问题展开研究,数值实验是在两种数据集上分别进行的。实验中使用了四种卷积神经网络、三种不同种类的噪声以及三种添加噪声的方式。四种卷积神经网络中除了常见的Alex Net、VGG Net和三层卷积神经网络外,还研究了本人过往论文中研究的一种改进的模型PCNN。为了更好的观察每一种变化对于网络鲁棒性的影响,实验分别从三个维度进行对比,分别是:同种网络,同种噪声下分析不同加噪方式对鲁棒性的影响;同种网络,同种加噪声方式下分析不同噪声对鲁棒性的影响;以及同种噪声,同种加噪声方式下分析不同网络的鲁棒性的不同。本文的数值实验结果证明,无论输入是彩色图片还是灰度图片,几种深度卷积神经网络的图片分类精确度下降都不会超过10%,而且网络模型的结构深度越深,网络的鲁棒性性能就会越好;而浅层神经网络受自身网络结构深度的限制,只会在输入为灰度图片时呈现出较强的鲁棒性;同时实验结果还表明网络在训练过程中先学习了扰动之后再面对噪声时会有更强健的鲁棒性。
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