- 博客(18)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 【一、神经网络基础】
很明显，堆叠小的卷积核所需的参数更少一些，并且卷积过程越多，特征提取也会越细致，加入的非线性变换也随着增多，还不会增大权重参数个数，这就是VGG网络的基本出发点，用小的卷积核来完成特征提取操作。RNN考虑时间序列，会将之前所有的结果全部记录下来，根据之前的所有结果计算当前时间的结果。表示分类为正确标签的概率，加1的目的在于使非正确标签的概率与正确标签的概率不要太相近，正确标签概率起码比错误标签概率高1。根据上述的方法得到的是一个输入的得分值，并不是一个概率值。1.计算已知类别数据集中的点与当前点的距离。
2024-04-05 22:21:40
735
1
原创 【对抗攻击】
一、训练阶段攻击（后门攻击）二、部署阶段攻击三、推理阶段攻击（对抗攻击）（1）白盒攻击基于优化实现L~∞~范数L~2~范数基于梯度实现基于GAN实现物理攻击通用对抗攻击非加性攻击几何转换（2）黑盒攻击（3）迁移攻击研究深度：对抗攻击>部署阶段攻>后门攻击。
2023-12-07 14:08:07
371
原创 【对抗攻击系列_PGD_2018_ICLR】Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks
【代码】【对抗攻击系列_PGD_2018_ICLR】Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks。
2023-03-31 19:55:42
193
1
原创 【对抗攻击系列_C&W_2017_IEEE】Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks
【代码】【对抗攻击系列_C&W_2017_IEEE】Intriguing properties of neural networks。
2023-03-31 19:52:22
148
原创 【对抗攻击系列_FGSM_2015_ICLR】EXPLAINING AND HARNESSING ADVERSARIAL EXAMPLES
【代码】【对抗攻击系列_FGSM_2015_ICLR】EXPLAINING AND HARNESSING ADVERSARIAL EXAMPLES。
2023-03-31 19:49:01
187
原创 【对抗攻击系列_L-BFGS_2014_ICLR】Intriguing properties of neural networks
这表明，在神经网络的高层中，包含语义信息的是空间，而不是单个单元（图像的某种特征信息由多个神经元共同表示，而非单个神经元表示一种特征信息）。输出单元可能将非显著概率分配到输入空间的区域，这些区域在其附近不包含训练数据（简单地讲，同类图像在高维空间中分布相对集中，但是也有比较分散的样例，分类器往往会对这些分散的样例给予较低的概率，对抗样本就是这些分散的样例）一般来讲，对输入图像添加的扰动在一定局限之内，并不会影响模型的分类结果f(x)=f(x+r)=l，其中r可能不是唯一的。做内积，找出内积最大的图像。
2023-03-31 19:01:58
466
1
原创 【对抗攻击GAN系列IEEE2021】AI-GAN
通过扰动图像在目标分类模型的预测结果、鉴别器鉴别真假的结果和鉴别器分类结果共同指导Generator训练。另外添加一个对抗攻击者（文中选的PGD），将对抗攻击者生成的对抗图像和扰动图像的鉴别器分类结果、鉴别器对干净图像和扰动图像的鉴别损失共同作用指导Discriminator训练。在Discriminator中增加分类的分支并加入一个攻击者，此分支为对抗训练能够更有效的指导Generator生成攻击图像。Discriminator两个分支：一个用于区分干净图像和扰动图像，一个用于对扰动图像正确分类。
2023-03-29 17:02:42
615
原创 【CVPR2022】Frequency-driven Imperceptible Adversarial Attack on Semantic Similarity
通过特征相似度优化扰动，约束对抗样本的低频图像和正常样本的低频图像之间的相似度，将扰动限制在高频信息内。
2023-03-22 21:06:26
237
原创 【算法四】栈实现深度优先搜索--python
回溯法的思想，从一个节点开始，任意找下一个能走的点，当找到不能走的点时，退回到上一个点寻找是否有其他方向的点。使用栈存储当前路径。代码简单，但是找到的路径并不一定是最短路径。
2023-03-17 10:13:17
288
原创 【算法二排序--python】
堆的向下调整：假设节点的左右子树都是堆，但是自身不是堆。可以通过一次向下调整将其变换成一个堆。（逐步将左右子树中的最大的元素向上移动，遇到左右子树的节点都比该节点小，将该节点填补在此处）3、去掉堆顶，将堆的最后一个元素放到堆顶，此时可以通过一次调整（堆的向下调整）重新使堆有序。（从最后一个非叶子节点开始使用堆的向下调整构建堆）python内置函数(内部使用的是顺序查找方法)：sort()。大根堆：一个完全二叉树，满足任意节点都比其孩子节点大。小根堆：一个完全二叉树，满足任意节点都比其孩子节点小。
2023-03-16 20:02:16
152
原创 【算法三】：栈+队列--python
当队尾指针front==maxsize-1时，再前进一个位置就自动到0。仅允许在列表的一端进行插入，另一端进行删除。队首指针前进1：front=(front+1)%maxsize。队尾指针前进1：rear=(rear+1)%maxsize。队满条件：(rear+1)%maxsize==front。只能在一端进行插入和删除操作的列表。队空条件：rear==front。
2023-03-16 19:35:43
43
原创 【CVPR2022】Detecting Camouflaged Object in Frequency Domain
利用频域信息进行伪装目标检测
2023-02-27 20:39:28
794
原创 【ICCV2021】AdvDrop: Adversarial Attack to DNNs by Dropping Information
通过删除高频信息实现对抗攻击
2023-02-27 16:23:26
203
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人