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1 引言 深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）在图像分类［1］、目标检测［2］等领域取得了巨大突破，但相关研究表明DNNs存在着脆弱性，容易被精心设计的对抗样本［3］所攻击.进一步的研究表明，对抗样本具有迁移性［4］，即针对某个DNN生成的对抗样本，同样可以让其他未知的DNNs输出错误结果.对抗样本还能威胁现实应用［5］，因此大量研究致力于提高DNNs的防御能力，如对抗训练［6］、样本去噪声［7］、样本转换［8］和其他方法［9］.综上所述，对于对抗样本迁移性的研究，有助于提高DNNs的鲁棒性，并使得现实应用更加可靠. Foolbox［10］将对抗样本的生成方法分为
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