cv对抗攻击

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了cv对抗攻击。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

  1. Intriguing properties of neural networks(Box-constrained L-BFGS)

寻找最小的损失函数添加项,使得神经网络做出误分类,这就将问题转化成了凸优化过程

作者发现了可以通过对抗攻击使神经网络做出错误的预测,需要在图片上加入一些微小的扰动信息得到对抗样本,这些扰动信号要足够小不容易区分。该扰动是通过最大化网络的预测误差发现的。 此外,这些扰动的特定性质不是学习的随机产物:相同的扰动会导致在数据集的不同子集上训练的不同网络对相同输入出现分类错误。最小必要扰动的精确配置是在反向传播学习的不同运行中出现的正常变化的随机产物。

作者提出了一种生成对抗样本的方法,称为 Box-constrained L-BFGS,令 f 表示已训练好的神经网络,r 表示扰动信号,l 表示希望模型最终预测得到的类别,则需要优化的问题(box-constrained optimization problem)如下:

cv对抗攻击,神经网络,深度学习,机器学习

可以得到对应的目标函数:

cv对抗攻击,神经网络,深度学习,机器学习

上面的目标函数中分为两部分,第一部分是 c|r| 这一部分限制 r 不能太大;第二部分是分类的损失函数 loss,通过优化这个 loss 可以让神经网络把样本 x+r 预测为 l 类别的概率更大。

其中, lossf 为损失函数,为错误分类的类别 ( f(x+r)=l ,f(x)≠l ),  c为惩罚参数用于控制 |r| 。这个问题可以用box-constrained L-BFGS方法来求解。

2.Explaining and Harnessing Adversarial Examples(FGSM:Fast Gradient Sign Method)

通过用识别概率最小的类别(目标类别)代替对抗扰动中的类别变量,再将原始图像减去该扰动,原始图像就变成了对抗样本,并能输出目标类别。

综述论文:对抗攻击的12种攻击方法和15种防御方法 | 机器之心 (jiqizhixin.com)

【炼丹技巧】功守道:NLP中的对抗训练 + PyTorch实现 - 知乎 (zhihu.com)

吐血整理 | AI新方向:对抗攻击 - 知乎 (zhihu.com)

[论文笔记] FGSM:Fast Gradient Sign Method - 知乎 (zhihu.com)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-570436.html

到了这里,关于cv对抗攻击的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 预测知识 | 神经网络、机器学习、深度学习

    神经网络 神经网络(neural network)是机器学习的一个重要分支,也是深度学习的核心算法。神经网络的名字和结构,源自人类的大脑构造,即神经网络是模拟生物学中神经元信号传输而形成的一种算法。 机器学习 在开展神经网络或深度学习研究前,需要理清人工智能(AI)、

    2024年02月13日
    浏览(39)
  • 机器学习&&深度学习——卷积神经网络(LeNet)

    👨‍🎓作者简介:一位即将上大四,正专攻机器学习的保研er 🌌上期文章:机器学习深度学习——池化层 📚订阅专栏:机器学习深度学习 希望文章对你们有所帮助 之前的内容中曾经将softmax回归模型和多层感知机应用于Fashion-MNIST数据集中的服装图片。为了能应用他们,我

    2024年02月14日
    浏览(40)
  • 机器学习&&深度学习——循环神经网络RNN

    👨‍🎓作者简介:一位即将上大四,正专攻机器学习的保研er 🌌上期文章:机器学习深度学习—语言模型和数据集 📚订阅专栏:机器学习深度学习 希望文章对你们有所帮助 在之前介绍了n元语法模型,其中单词xt在时间步t的概率仅取决于前n-1个单词。对于时间步t-(n-1)之前

    2024年02月13日
    浏览(50)
  • 深度学习2.神经网络、机器学习、人工智能

    目录 深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系 大白话解释深度学习 传统机器学习 VS 深度学习 深度学习的优缺点 4种典型的深度学习算法 卷积神经网络 – CNN 循环神经网络 – RNN 生成对抗网络 – GANs 深度强化学习 – RL 总结 深度学习 深度学习、机器学习、人工智能

    2024年02月11日
    浏览(62)
  • 深度学习、机器学习和神经网络之间的区别

    深度学习是机器学习的一个子类别,有效地是一个三层神经网络。这些神经网络旨在通过模仿人脑的功能来“学习”大量数据,但它们远远达不到人脑的能力。尽管单层神经网络只能做出近似处理,但增加隐藏层可以帮助优化和提高准确性。 深度学习用于人工智能(AI)应用

    2024年02月20日
    浏览(35)
  • 机器学习算法汇总:人工神经网络、深度学习及其它

    根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来

    2024年01月17日
    浏览(49)
  • 机器学习六—深度学习算法之人工神经网络(ANN)

    人工神经网络的灵感来自其生物学对应物。生物神经网络使大脑能够以复杂的方式处理大量信息。大脑的生物神经网络由大约1000亿个神经元组成,这是大脑的基本处理单元。神经元通过彼此之间巨大的连接(称为突触)来执行其功能。 人体神经元模型,下如图: 接收区 (

    2024年01月25日
    浏览(45)
  • 【AI】了解人工智能、机器学习、神经网络、深度学习

    一、深度学习、神经网络的原理是什么? 深度学习和神经网络都是基于对人脑神经系统的模拟。下面将分别解释深度学习和神经网络的原理。 深度学习的原理: 深度学习是一种特殊的机器学习,其模型结构更为复杂,通常包括很多隐藏层。它依赖于神经网络进行模型训练和

    2024年02月06日
    浏览(70)
  • 竞赛项目 深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络 机器视觉 深度学习

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 基于深度学习的口罩佩戴检测【全网最详细】 - opencv 卷积神经网络 机器视觉 深度学习 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 从2019年末开始,新型冠状

    2024年02月13日
    浏览(50)
  • 机器学习31:《推荐系统-IV》深度神经网络DNN

    在《 推荐系统(二)协同过滤 》一文中,笔者介绍了如何使用矩阵分解来学习嵌入。矩阵分解具有一些局限性: 基础矩阵分解只用了 UserID(QueryID) 和 ItemID 两个维度的信息,所有学到的知识都蕴含在 User 向量和 Item 嵌入中。可解释性差,同时,学习过程中很难融合更多有

    2024年02月16日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包