神经网络分类器检测异常数据的方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 刘洋

作者： 刘洋;张胜茂;王斐;樊伟;邹国华;伯静

作者机构：

期刊名称： 数字技术与应用

ISSN： 1007-9416

年卷期： 2022 年 40 卷 003 期

页码： 5-10

摘要： 神经网络默认所有输入数据均属于正常数据，当输入异常的数据，网络会在已知的标签中找到高度自信的错误结果，这种无法检测异常数据的现象出现在所有学习模型中。使网络具备检测异常数据的能力，对于系统安全、算法可靠性和算法的实际应用具有重要的意义。实验提出一种区分异常数据和正常数据的方法，该方法首先训练一个名为Wildnet的分类网络，而后去掉该网络的Softmax层作为特征提取器，

分类号： TU317

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