Fast Gradient Sign Attack（快速梯度符號攻擊）
本文是對https://pytorch.org/tutorials/beginner/fgsm_tutorial.html這篇教程的翻譯與理解。 主要內容 主要講述經過對原始數據加入細微的噪聲獲得一組新數據，在新舊兩個數據經過人眼難以辨別的狀況下，新數據能夠欺騙分類器，從而使分類器作出錯誤的判斷。這種方法能夠用來攻擊一些分類器，而且是徹底可行的。html 教程以手寫數字MINST數據集爲例，展現了
相關文章
- 1. Fast Gradient Sign Method (FGSM)原理細節及代碼實現
- 2. 針對神經網絡的快速符號攻擊
- 3. FGSM（Fast Gradient Sign Method）_學習筆記+代碼實現
- 4. 對抗機器學習——Fast gradient Sign Method的實踐
- 5. 梯度（gradient）
- 6. 梯度(Gradient vectors)
- 7. FGSM（Fast Gradient Sign Method）生成對抗樣本（32）---《深度學習》
- 8. 機器學習-梯度（gradient）與梯度下降（gradient discent）
- 9. ML重要概念：梯度（Gradient）與梯度下降法（Gradient Descent）
- 10. 梯度消失（vanishing gradient）與梯度爆炸（exploding gradient）問題
- 更多相關文章...
- • SQL 快速參考 - SQL 教程
- • Eclipse 快速修復 - Eclipse 教程
- • IntelliJ IDEA 代碼格式化配置和快捷鍵
- • 算法總結-廣度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Fast Gradient Sign Method (FGSM)原理細節及代碼實現
- 2. 針對神經網絡的快速符號攻擊
- 3. FGSM（Fast Gradient Sign Method）_學習筆記+代碼實現
- 4. 對抗機器學習——Fast gradient Sign Method的實踐
- 5. 梯度（gradient）
- 6. 梯度(Gradient vectors)
- 7. FGSM（Fast Gradient Sign Method）生成對抗樣本（32）---《深度學習》
- 8. 機器學習-梯度（gradient）與梯度下降（gradient discent）
- 9. ML重要概念：梯度（Gradient）與梯度下降法（Gradient Descent）
- 10. 梯度消失（vanishing gradient）與梯度爆炸（exploding gradient）問題