[论文笔记] Intriguing properties of neural networks 说在前面 个人心得: 该paper主要是发现了以下两个有趣的性质 神经网络中携带语义信息的不是某单个神经元,而是整个网络(或者说那一层)所表示的空间 给样本添加一些轻微的扰动,会导致神经网络模型错误分类,这些样本就称为对抗样本(一般认为这篇paper是对抗样本...
论文题目:Intriguing properties of neural networks 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1312.6199.pdf 代码地址:待更 该论文发表在ICLR 2014上,是对抗样本(adversarial examples)领域的开山之作,主要探究了神经网络两个违反直觉的性质: 神经网络中携带语义信息的不是某单个神经元,而是整个网络所表示的空间。 给样本添加...
explaining and harnessing adversarial examples, ICLR2015 通过再一个线性模型中加入对抗干扰,发现只要线性模型的输入拥有足够的维度(事实上大部分情况下,模型输入的维度都比较大,因为维度过小的输入会导致模型的准确率过低,即欠拟合),线性模型也对对抗样本表现出明显的脆弱性,这驳斥了关于对抗样本是因为模型的高度非线...
explaining and harnessing adversarial examples, ICLR2015 通过再一个线性模型中加入对抗干扰,发现只要线性模型的输入拥有足够的维度(事实上大部分情况下,模型输入的维度都比较大,因为维度过小的输入会导致模型的准确率过低,即欠拟合),线性模型也对对抗样本表现出明显的脆弱性,这驳斥了关于对抗样本是因为模型的高度非线...
作者:一作: Christian Szegedy (GooLeNet, BN) 三作: Ilya Sutskever (AlexNet二作,S2S) 六作:Ian Goodfellow(DL book, Maxout, GAN Bengio学生) 七作:Rob Fergus(Visualizing) 出处:ICLR 摘要:深度神经网络在语音、视觉识别方面取得非常好的表现,它成功的原因也使得它具有反直觉的性质,本文提出了两种反直觉性质...
We study the mathematical properties of this similarity measure, and show how to estimate sample density with it, in low complexity, enabling new types of statistical analysis for neural networks. We also propose to use it during training, to enforce that examples known to be similar should ...
Since the results of a real array’s DFT has symmetric properties, the right half of the results can be derived from the left half. The FFT algorithms reduce the complexity and calculates the DFT in a more efficient way. Let 𝐙∈ℝH×W×C be the input feature volume, where H, W,...
L-BFGS方法在AlexNet上产生的6组对抗样本,每组左图是原始样本,中间是经过10倍放大的扰动,右图是得到的对抗样本,所有对抗样本均被分类为鸵鸟,本图来自(Szegedy et al., 2013) 引用: Szegedy, Christian, et al. “Intriguing properties of neural networks.”arXiv preprint arXiv:1312.6199(2013)....