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本发明公开了一种基于注意力机制的多标签稀疏对抗攻击方法,属于对抗攻击技术领域,该攻击方法具体步骤如下:(1)采集标签图像并进行处理;(2)构建深度学习网络以进行分析对抗;(3)实时监测该学习网络运行情况并进行优化;(4)反馈并存储数据以供工作人员查看调整;本发明能够对深度学习网络进行多次的迭代训练,大幅提高深度学习网络对标签图像分析的准确性,无需工作人员手动进行训练,减少工作人员工作量,提高工作人员工作积极性,能够更直观的将深度学习网络运行性能反馈给工作人员查看,方便工作人员对深度学习网络运行情况进行分析,提高工作人员分析效率。