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現有基于生成器的對抗樣本生成模型相比基于迭代修改原圖的算法可有效降低對抗樣本的構造時間，但其生成的對抗樣本與原圖在感知上具有明顯差異，人眼易察覺。該模型旨在增加對抗樣本與原圖在人眼觀察感知上的相似性，并保證攻擊成功率。模型將對抗樣本生成的過程視為對原圖進行圖像増強的操作引入生成對抗網絡，并改進感知損失函數以增加對抗樣本與原圖在內容與特征空間上的相似性，采用多分類器損失函數優化訓練從而提高攻擊效率。實驗結果表明，相比其他基于生成器的對抗樣本生成模型，該模型有效提高了對抗樣本與原圖的結構相似性指標，并且攻擊成功率未岀現下降。說明在保持攻擊成功率的同時，該模型可有效提高人眼觀察下對抗樣本與原圖的相似性。
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