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2018年11月15日

摘要: https://blog.csdn.net/u014038273/article/details/78773515 https://blog.csdn.net/qq_35414569/article/details/80770121 对抗样本 通过对原始图片添加噪声来使得网络对生成的图片X’进行误分 阅读全文
posted @ 2018-11-15 16:36 Josie_chen 阅读(8591) 评论(2) 推荐(0) 编辑

2018年11月14日

摘要: [1]Karparthy博客 Breaking Linear Classifiers on ImageNet http://karpathy.github.io/2015/03/30/breaking-convnets/ [2]Christian等人在ICLR2014最先提出adversarial 阅读全文
posted @ 2018-11-14 11:43 Josie_chen 阅读(1056) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年11月13日

摘要: 转载自:http://karpathy.github.io/2015/03/30/breaking-convnets/ Breaking Linear Classifiers on ImageNet 在ImageNet上打破线性分类器 Mar 30, 2015 You’ve probably hea 阅读全文
posted @ 2018-11-13 16:50 Josie_chen 阅读(310) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年11月7日

摘要: 转载自:AI研习社>>博客>>Machine Can See 2018 图像对抗攻击大赛比赛心得 原文链接:http://ai.yanxishe.com/page/blogDetail/5804 转载自:AI研习社>>博客>>Machine Can See 2018 图像对抗攻击大赛比赛心得 原文链 阅读全文
posted @ 2018-11-07 15:47 Josie_chen 阅读(352) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年11月2日

摘要: 转载自:https://blog.csdn.net/qq_39638957/article/details/80406352 以下链接是课件提供的对抗训练的github代码,可以调用实验 https://github.com/tensorflow/cleverhans 需要导入cleverhans 阅读全文
posted @ 2018-11-02 10:52 Josie_chen 阅读(2124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载自:https://blog.csdn.net/cdpac/article/details/53170940 对以下论文进行解读:3.Intriguing properties of neural networks 5.Explaining and Harnessing Adversarial 阅读全文
posted @ 2018-11-02 10:39 Josie_chen 阅读(1486) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载自:https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 阅读全文
posted @ 2018-11-02 10:09 Josie_chen 阅读(147) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载自阿里云: https://yq.aliyun.com/articles/126898?spm=a2c4e.11153940.blogcont149583.12.4ab360c0aTD6mg 文章中实验代码见: 注明:这三个比赛就是本博客列表中的“ ” 下面具体来说下这三个相关比赛的侧重点: 1 阅读全文
posted @ 2018-11-02 09:51 Josie_chen 阅读(605) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载自知乎: TensorFlow 教程 #11 - 对抗样本 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27241550 本文主要演示了如何给图像增加“对抗噪声”,以此欺骗模型,使其误分类。 实验代码:http://localhost:8888/notebooks/1/Tensor 阅读全文
posted @ 2018-11-02 09:29 Josie_chen 阅读(663) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载自:阿里云 https://yq.aliyun.com/articles/149583?utm_content=m_27089 代码实现:C:\Users\Josie\AppData\Local\Programs\Python\Python35\Scripts\1\1.Backpropagati 阅读全文
posted @ 2018-11-02 09:05 Josie_chen 阅读(654) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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