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2018年3月4日
CVPR 2018paper: DeepDefense: Training Deep Neural Networks with Improved Robustness第一讲
摘要: 前言:好久不见了,最近一直瞎忙活,博客好久都没有更新了,表示道歉。希望大家在新的一年中工作顺利,学业进步,共勉! 今天我们介绍深度神经网络的缺点:无论模型有多深,无论是卷积还是RNN,都有的问题:以图像为例,我们人为的加一些东西,然后会急剧的降低网络的分类正确率。比如下图: 在生成对抗样本之后,分类
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posted @ 2018-03-04 15:19 刘岩--
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