基于权重分摊的LeNet-5卷积神经网络防御策略

随着神经网络在自动驾驶、医疗诊断等关键领域的应用不断深入,如何确保神经网络的鲁棒性和安全性已成为当前研究的热点和挑战。在对抗攻击、数据中毒攻击、后门攻击等众多攻击方式中,随机翻转攻击是一种对安全性影响极大的攻击,其通过改变模型内部的权重参数来攻击网络,以降低网络性能。为应对此攻击方式,研究了一种基于权重分摊的防御策略。通过计算和分析权重的梯度来确定关键神经元,并为这些神经元添加冗余结构,使错误的权重最终被稀释,以提高模型的容错能力。为了验证这一防御策略,以LeNet-5模型为实验对象进行实验。实验表明,在相同的攻击条件下,经过防御后的模型相较于原始LeNet-5模型,容错精度提升了6.5%,相较于Inception-LeNet-5模型在全连接层上容错精度提升了1.9%。

公益林生态补偿资金分摊权重研究

公益林生态产品具有显著的外部经济性,必须给予一定的补偿。基于利益相关者分析方法和模糊综合评价法,对公益林生态补偿主体及其资金分摊权重进行研究。结果显示,公益林生态补偿主体包括中央政府、省级政府、公益林所在地政府、公益林管理部门、重要流域下游省级政府、公益林旅游景区、水资源利用企业、科教文卫相关企事业单位、公益林所在地区的居民和其它资源使用者。生态补偿资金分摊权重分别为中央政府20.47%、省级政府20.79%、公益林所在地政府16.84%、公益林管理部门8.77%、重要流域下游省级政府4.49%、公益林旅游景区7.89%、水资源利用企业4.70%、科教文卫相关企事业单位6.01%、公益林所在地区的居民7.59%和其它资源使用者2.45%。