improving adversarially robust few-shot image classification with generaliza
时间: 2023-05-10 11:50:18 浏览: 195
在计算机视觉领域中,Few-shot图像分类指的是能够从很少的有标记图像样本中快速高效地完成图像分类任务的能力。然而,随着深度学习被广泛应用于计算机视觉领域,人们发现深度神经网络在Few-shot图像分类中容易受到对抗性攻击的影响,使得其效果进一步下降。
因此,提高Few-shot图像分类的对抗鲁棒性已经成为了当前计算机视觉研究的热点。为此,学者们提出了各种方法,其中,广义Few-shot图像分类是一种非常有潜力的方法,其基本思想是利用一组大规模的低维特征表示,将少量有标注图像迁移到新的目标任务,并在新任务中完成Few-shot图像分类。
广义Few-shot图像分类方法的加强对抗鲁棒性,主要体现在两个方面。第一方面,在特征提取部分引入正则化项,对模型在少量数据上的鲁棒性进行限制,降低对抗性攻击的影响。第二方面,利用输出层中的权重来生成抗对抗噪声,提高模型的对抗鲁棒性。
总体来说,广义Few-shot图像分类能够在保证Few-shot分类准确率的同时,提高模型的对抗鲁棒性,并且该方法具有很好的泛化性,因此被广泛应用于计算机视觉领域中,尤其是在需要快速学习、数据稀少的情况下,其效果更加显著。
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