原文:Defense-GAN——防御對抗樣本,本質上就是在用類似編碼解碼器(論文用了GAN)來進行表征學習,使得算法模型更健壯

. Defense GAN:Protecting Classifiers Against Adversarial Attacks Using Generative Models 本文 基於生成對抗網絡 GAN 提出了一種新的防御機制:Defense GAN。這是一個這是一個利用生成模型的表達能力來保護深度神經網絡免受對抗攻擊的新框架。 GAN大家應該比較熟悉,因為在前面,我也講過一篇基於GAN的 ...

2021-07-19 17:51 0 130 推薦指數:

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PM、GAN、InfoGAN、對抗編碼模型對比

本文源自知乎,僅作為個人學習使用。 作者:鄭華濱 鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27159510 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。 前段時間我受極視角邀請,在斗魚上直播分享有關GAN的話題 ...

Sat Mar 23 05:37:00 CST 2019 0 1325
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 ...

Tue May 26 20:46:00 CST 2020 0 1342
【CV論文閱讀】生成式對抗網絡GAN

生成式對抗網絡GAN 1、 基本GAN論文《Generative Adversarial Nets》提出的GAN是最原始的框架,可以看成極大極小博弈的過程,因此稱為“對抗網絡”。一般包含兩個部分:生成器(Generator)和判別(Discriminator)。訓練的過程是無監督學習 ...

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