《表4 参数取不同比例时的分类结果》

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《攻击标签信息的对抗分类算法》

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表4给出了当公式（5）中的参数取不同值时，A-SVM在4个真实数据集上的实际分类性能，此时固定公式（7）中的值为。分析表4提供的实验结果可知，参数的最佳取值为0.001，随着取值增大，A-SVM分类精度逐步降低。根据大量实验结果表明，较大的值会严重破坏原有样本特征空间，利用ACA算法训练更新后的样本生成的A-SVM识别保持原有样本特征结构的新样本能力减弱。表4有力证明了本文所提ACA算法合理利用对抗样本生成A-SVM分类器的有效性。