原文:Defense-GAN——防御对抗样本,本质上就是在用类似编码解码器(论文用了GAN)来进行表征学习,使得算法模型更健壮

. Defense GAN:Protecting Classifiers Against Adversarial Attacks Using Generative Models 本文 基于生成对抗网络 GAN 提出了一种新的防御机制:Defense GAN。这是一个这是一个利用生成模型的表达能力来保护深度神经网络免受对抗攻击的新框架。 GAN大家应该比较熟悉,因为在前面,我也讲过一篇基于GAN的 ...

2021-07-19 17:51 0 130 推荐指数:

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PM、GAN、InfoGAN、对抗编码模型对比

本文源自知乎,仅作为个人学习使用。 作者:郑华滨 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27159510 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 前段时间我受极视角邀请,在斗鱼上直播分享有关GAN的话题 ...

Sat Mar 23 05:37:00 CST 2019 0 1325
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
【CV论文阅读】生成式对抗网络GAN

生成式对抗网络GAN 1、 基本GAN论文《Generative Adversarial Nets》提出的GAN是最原始的框架,可以看成极大极小博弈的过程,因此称为“对抗网络”。一般包含两个部分:生成器(Generator)和判别(Discriminator)。训练的过程是无监督学习 ...

Thu Jan 19 21:33:00 CST 2017 0 2666
 
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