基于机器学习的电子信息通用隐写分析技术研究

多类训练集以及对图像进行分类预处理等几种方法来提高隐写分析算法的泛化性能，提高其实用性。 
（3）提出一种基于卷积神经网络的隐写分析算法。论文首先介绍了卷积神经网络的原理和构造，以及 Le Net-5 和 Alex Net 两个经典网络模型，并在 Alex Net网络的基础上进行改进，将其运用到隐写分析方面。该方法性能比 SPAM 算法更好，时间比 Rich Model 更短，可大大提高隐写分析的效率。 
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参考文献(略)