原文:FGSM(Fast Gradient Sign Method)生成对抗样本

https: blog.csdn.net u article details https: blog.csdn.net qq article details 对抗样本 通过对原始图片添加噪声来使得网络对生成的图片X 进行误分类,需要注意的是,生成图片X 和原始图片X很像,人的肉眼无法进行辨别,生成的图片X 即为对抗样本。 定向对抗样本注意是对X n 求偏导,并非X,而且注意loss函数J中的参数是 ...

2018-11-15 16:36 2 5259 推荐指数:

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用Caffe生成对抗样本

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 ...

Sun Apr 02 03:17:00 CST 2017 0 3005
12种生成对抗样本的方法

https://www.cnblogs.com/shona/p/11277740.html 1 Box-constrained L-BFGS Szegedy[22] 等人首次证明了可以通过对图像添 ...

Wed Jun 10 23:56:00 CST 2020 0 3505
5 12种生成对抗样本的方法

1 Box-constrained L-BFGS Szegedy[22] 等人首次证明了可以通过对图像添加小量的人类察觉不到的扰动误导神经网络做出误分类。他们首先尝试求解让神经网络做出误分类的最小扰 ...

Thu Aug 01 01:19:00 CST 2019 0 3356
生成对抗网络

来源:https://www.numpy.org.cn/deep/basics/gan.html 生成对抗网络 本教程源代码目录在book/09.gan,初次使用请您参考Book文档使用说明。 #说明: 硬件环境要求: 本文可支持在CPU、GPU下运行 Docker镜像支持 ...

Thu Oct 31 05:16:00 CST 2019 0 2185
生成对抗网络(GAN)

  GAN的全称是 Generative Adversarial Networks,中文名称是生成对抗网络。原始的GAN是一种无监督学习方法,巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型。 1 GAN的原理   GAN的基本原理很简单,其由两个网络组成,一个是生成网络G(Generator ...

Fri Dec 21 23:44:00 CST 2018 0 2103
生成对抗网络总结

1、GAN的原理:   GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想,应用到深度学习神经网络上来说,就是通过生成网络G(Generator)和判别网络D(Discriminator)不断博弈,进而使G学习到数据的分布,如果用到图片生成上,则训练完成后,G可以从一段随机数中生成逼真的图像。G, D ...

Fri Aug 17 05:43:00 CST 2018 0 7579
生成对抗网络 - GAN

GAN 简介 GAN,Generative Adversarial Networks,生成对抗网络; GAN 被认为是 AI 领域 最有趣的 idea,一句话,历史地位很高,很火; GAN 是由 Goodfellow 大神在 2014 年提出来的,当时的 G 神还只是个蒙特利尔大学的博士生 ...

Wed Apr 15 17:58:00 CST 2020 0 623
人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(二):生成对抗网络 GAN

【说在前面】本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白。以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] 【再啰嗦一下】本文衔接上一个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习、小样本学习 一、生成对抗网络 GAN 综述 说到小样本学习,就想 ...

Tue May 26 20:46:00 CST 2020 0 1342
 
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