参考自: https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79679393 定义 深度模型具有良好的泛化能力同时,也具有极高脆弱性。以分类为例:只需要通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本(对抗样本),模型以高置信度给出了一个错误的输出 ...
转载自:https: blog.csdn.net cdpac article details 对以下论文进行解读: .Intriguing properties of neural networks .Explaining and Harnessing Adversarial Examples .Ensemble adversarial training Attacks and defenses ...
2018-11-02 10:39 0 805 推荐指数:
参考自: https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79679393 定义 深度模型具有良好的泛化能力同时,也具有极高脆弱性。以分类为例:只需要通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本(对抗样本),模型以高置信度给出了一个错误的输出 ...
对抗训练 对抗训练是防御对抗样本攻击的一种方法。将对抗样本和正常样本一起训练是一种有效的正则化,可以提高模型的准确度,同时也能有效降低对抗样本的攻击成功率。不过这种防御也只是针对同样用来产生训练集中的对抗样本的方法。 探索网络对底层任务的理解层次,通过对抗训练减少原有独立同分布的测试 ...
引言 深度神经网络(DNN)在许多机器学习任务中越来越受欢迎。它们被应用在图像、图形、文本和语音领域的不同识别问题中,并且取得了显著的成功。在图像识别领域中,他们能够以接近人类识别的精度识别物体。同 ...
自然语言处理方面的研究在近几年取得了惊人的进步,深度神经网络模型已经取代了许多传统的方法。但是,当前提出的许多自然语言处理模型并不能够反映文本的多样特征。因此,许多研究者认为应该开辟新的研究方法,特别是利用近几年较为流行的对抗样本生成和防御的相关研究方法。 使用对抗样本生成和防御的自然语言处理 ...
引言 在之前的文章中,我们介绍了对抗样本和对抗攻击的方法。在该系列文章中,我们介绍一种对抗样本防御的策略--对抗样本检测,可以通过检测对抗样本来强化DNN模型。本篇文章论述其中一种方法:feature squeezing,特征压缩通过将原始空间中许多不同特征向量对应的样本合并成一个样本,减少 ...
Adversarial Networks,GAN),代表着一大类先进的生成模型;另一个则是跟对抗攻击、对抗样本相关的 ...
[1]Karparthy博客 Breaking Linear Classifiers on ImageNet http://karpathy.github.io/2015/03/30/breakin ...
同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26122612 上篇文章 瞎谈CNN:通过优化求解输入图像 - 知乎专栏 中提到过对抗样本,这篇算是针对对抗样本的一个小小扩充:用Fast Gradient Sign方法在Caffe中生成对抗样本。 本文代码的完整 ...