BadNets:識別機器學習模型供應鏈中的漏洞 摘要 基於深度學習的技術已經在各種各樣的識別和分類任務上取得了最先進的性能。然而，這些網絡通常訓練起來非常昂貴，需要在許多gpu上進行數周的計算 因此，許多用戶將培訓過程外包給雲，或者依賴於預先培訓的模型，這些模型隨后會針對特定的任務進行微調。 在本文中，我們展示了外包訓練引入了新的安全風險:攻擊者可以創建一個經過惡意訓練的網絡 一個反向塗鴉的神經 ...
2019-08-13 23:06 0 569 推薦指數：
Abstract 從Bert到Transformer到Attention，想要了解這一套體系的內部機制，便從將Attention機制運用到NLP問題中的第一篇論文開始閱讀。 Neural Machine Translation（NMT） 旨在建一個單個神經網絡，這個網絡可以共同調整以最大化模型 ...
論文信息：Ravi S, Larochelle H. Optimization as a model for few-shot learning[J]. 2016. 博文作者：Veagau 編輯時間：2020年01月07日 本文是2017年ICLR的會議論文 ...
轉載請注明出處：https://www.cnblogs.com/White-xzx/ 原文地址：https://arxiv.org/abs/1812.02425 Github: https://g ...
文章：Deep Mutual Learning 出自CVPR2017(18年最佳學生論文) 文章鏈接：https://arxiv.org/abs/1706.00384 代碼鏈接：https://github.com/YingZhangDUT/Deep-Mutual-Learning ...
，(learning to see in the dark)[https://www.cnblogs.com/yongj ...
《Backdoor Learning: A Survey》閱讀筆記 摘要 后門攻擊的目的是將隱藏后門嵌入到深度神經網絡(dnn)中，使被攻擊模型在良性樣本上表現良好，而如果隱藏后門被攻擊者定義的觸發器激活，則被攻擊模型的預測將被惡意改變。這種威脅可能發生在訓練過程沒有完全控制的情況下 ...
這是一篇圖像增強的論文，作者創建了一個數據集合，和以往的問題不同，作者的創建的see in the dark（SID）數據集合是在極其暗的光照下拍攝的，這個點可以作為一個很大的contribution 實際上我認為作者實際上是做了三個工作，以及圖像去馬賽克（demosaic）,圖像增強 ...
首先，容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向，好些點全靠我猜測推理作者想干嘛，😈 背景 我們知道傳統的CNN針對的是image，是歐氏空間square grid，那么使用同樣square grid的卷積核就能對輸入的圖片進行特征的提取。在上一篇論文中，使用的理論 ...
