以神經網絡模型為載體的魯棒隱寫方法

摘要： 神經網絡已廣泛應用于各個領域，神經網絡模型隱寫是近年來學術界新興的研究方向。嵌入容量與魯棒性是神經網絡模型隱寫的重要指標，但難以同時兼顧。為此，本文提出了一種以神經網絡模型為載體的魯棒模型隱寫方法。不明顯降低模型原始任務性能的情況下，發送者在訓練過程中將秘密信息嵌入到神經網絡中，而不是在神經網絡訓練完成后通過修改網絡參數嵌入。接收者使用解碼網絡提取秘密信息，解碼網絡的參數使用唯...