“一种面向图像识别的神经网络通用扰动生成算法”讲座

为拓展学生的视野,加深对数据科学前沿技术、知识的了解，统计系邀请华东师范大学杨争峰副教授于12月11日晚在教学楼6幢203举办了以“一种面向图像识别的神经网络通用扰动生成算法”为题的知识讲座。

杨老师首先介绍了深度神经网络的概念，以及深度神经网络在图像识别技术应用上表现出的良好性能。紧接着，通过实例向同学们展示了神经网络受到对抗扰动攻击而发生的分类错误, 在施加一个小的通用扰动后就能使神经网络在整个数据集上失效。接下来，杨老师提出了一种新的通用扰动生成算法, 在达到指定扰动率的同时能产生更小的通用扰动。算法结合PCA降维思想克服了问题的规模性带来的困难；利用单张对抗扰动向量的均值叠加随机噪声，得到满足扰动率的初始通用扰动。

本次讲座专业性强，杨老师的分析方法、研究模式等带给同学们很大启发。如研究问题要从多方面思考，从不同角度入手，在研究时要保持严谨性与科学性，要善于对比，从差异中找问题，同时也要注意细节与条件的有限性等。

本次讲座开拓了同学们的科技视野，增长了神经网络方面的知识，使同学们受益匪浅。

主讲人简介

杨争峰

博士，华东师范大学软件工程学院，副教授、硕士研究生导师

主要从事符号计算、混成系统验证、深度学习算法的设计与验证等方面的研究。已在EMSOFT、FM、ISSAC、CVPR等国际会议和ACM TECS、IEEE TCAD，JSC等国际期刊上发表学术论文40余篇。