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 ...
翻譯自:https: pytorch.org tutorials beginner fgsm tutorial.html 盡管深度學習的模型越來越快速 越准確,但深入了解對抗學習之后,你會驚訝的發現,向圖像添加微小的難以察覺的擾動可能使模型性能發生顯著改變。 這個教程將通過圖像分類器來討論這個問題,具體來說,我們將使用最早的也是最流行的FGSM方法,來愚弄MNIST分類器。 Threat Mode ...
2021-11-10 16:09 0 1082 推薦指數:
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 ...
本章代碼: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/gan_inference.py https://github.com/zhangxiann ...
https://www.cnblogs.com/shona/p/11277740.html 1 Box-constrained L-BFGS Szegedy[22] 等人首次證明了可以通過對圖像添 ...
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 ...
參考自: https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79679393 定義 深度模型具有良好的泛化能力同時,也具有極高脆弱性。以分類為例:只需要通過故意添加細微的干擾所形成的輸入樣本(對抗樣本),模型以高置信度給出了一個錯誤的輸出 ...
轉載自:https://blog.csdn.net/cdpac/article/details/53170940 對以下論文進行解讀:3.Intriguing properties of neura ...
【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 ...
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 ...