【論文閱讀】Universal Adversarial Perturbation via Prior Driven Uncertainty Approximation
算法結構： 思路： 認知不確定性解釋了最適合訓練數據的模型參數的不確定性，如ImageNet。CNN的不確定性可以通過每個convolutional layer上被激活神經元的數量來反映。在模型輸出過程中，激活的可信神經元越多，獲得的不確定性就越多，從而得到更好的UAP。爲此，我們在UAP學習中引入了虛擬模型不確定性，目的是通過蒙特卡羅丟失率(Monte Carlo Dropout, MC Dr
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