5 12種生成對抗樣本的方法
1 Box-constrained L-BFGS Szegedy[22] 等人首次證明了可以通過對圖像添加小量的人類察覺不到的擾動誤導神經網絡做出誤分類。他們首先嘗試求解讓神經網絡做出誤分類的最小擾 ...
原文：12種生成對抗樣本的方法
https: www.cnblogs.com shona p .html Box constrained L BFGS Szegedy 等人首次證明了可以通過對圖像添加小量的人類察覺不到的擾動誤導神經網絡做出誤分類。他們首先嘗試求解讓神經網絡做出誤分類的最小擾動的方程。 表示一張干凈的圖片，是一個小的擾動，l是圖像的label，C 是深度申請網絡分類器。l和原本圖像的label不一樣。 但由於問題 ...
2020-06-10 15:56 0 3505 推薦指數：
相關推薦
用Caffe生成對抗樣本
同步自我的知乎專欄：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26122612 上篇文章 瞎談CNN：通過優化求解輸入圖像 - 知乎專欄 中提到過對抗樣本，這篇算是針對對抗樣本的一個小小擴充：用Fast Gradient Sign方法在Caffe中生成對抗樣本。 本文代碼的完整 ...
FGSM（Fast Gradient Sign Method）生成對抗樣本
https://blog.csdn.net/u014038273/article/details/78773515 https://blog.csdn.net/qq_35414569/article/details/80770121 對抗樣本 通過對原始圖片添加噪聲來使得網絡對生成的圖片X ...
生成對抗網絡
來源：https://www.numpy.org.cn/deep/basics/gan.html 生成對抗網絡 本教程源代碼目錄在book/09.gan，初次使用請您參考Book文檔使用說明。 #說明: 硬件環境要求： 本文可支持在CPU、GPU下運行 Docker鏡像支持 ...
生成對抗網絡（GAN）
GAN的全稱是 Generative Adversarial Networks，中文名稱是生成對抗網絡。原始的GAN是一種無監督學習方法，巧妙的利用“博弈”的思想來學習生成式模型。 1 GAN的原理 GAN的基本原理很簡單，其由兩個網絡組成，一個是生成網絡G（Generator ...
生成對抗網絡總結
1、GAN的原理： GAN的主要靈感來源於博弈論中零和博弈的思想，應用到深度學習神經網絡上來說，就是通過生成網絡G（Generator）和判別網絡D（Discriminator）不斷博弈，進而使G學習到數據的分布，如果用到圖片生成上，則訓練完成后，G可以從一段隨機數中生成逼真的圖像。G， D ...
生成對抗網絡 - GAN
GAN 簡介 GAN，Generative Adversarial Networks，生成對抗網絡； GAN 被認為是 AI 領域 最有趣的 idea，一句話，歷史地位很高，很火； GAN 是由 Goodfellow 大神在 2014 年提出來的，當時的 G 神還只是個蒙特利爾大學的博士生 ...
人工智能中小樣本問題相關的系列模型演變及學習筆記（二）：生成對抗網絡 GAN
【說在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，職業場的小白。以下內容僅為個人見解，歡迎批評指正，不喜勿噴！[握手][握手] 【再啰嗦一下】本文銜接上一個隨筆：人工智能中小樣本問題相關的系列模型演變及學習筆記（一）：元學習、小樣本學習 一、生成對抗網絡 GAN 綜述 說到小樣本學習，就想 ...