《表2 U型网络的结构：基于秘密信息驱动的正交GAN信息隐藏模型》

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《基于秘密信息驱动的正交GAN信息隐藏模型》

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接收到生成的含密图像以后，将图像通过判别器（O-GAN机制下为编码器E）得到特征码f，再训练一个神经网络F拟合由特征码f到输入噪声z的映射，进而实现从含密图像中提取出输入噪声z，由O-GAN的机制可知特征码与输入噪声之间具有较强的相关性，因此F的模型复杂度可以相对比较简单.本文采用6层U形全连接网络，如图3中C部分所示，其中第1层的输出连接到第6层的输入，第2层的输出连接到第5层的输入，且每一层的激活函数为双曲正切函数，具体结构见表2.