”DeepFool“ 的搜索结果

     在这篇论文中，提出了DeepFool的算法来生成扰动，并且提出了一种量化分类器鲁棒性的方法。FGSM虽然快，但是它只是提供了最优扰动的一个粗略的估计，它执行的梯度的方法，经常得到的是局部最优解，DeepFool能够得到更...

     1.参考 1111 在求对线性二分类器的最小扰动中，原文图如下。这里是二维平面，所以看图理解的时候应把样本看成有两个特征（分别沿横纵轴取值）；决策超平面是一条直线wx+b=0。最小扰动向量的大小是从样本到决策超平面...

     作者首先定义了对抗攻击的范式和模型的鲁棒性。   通常，对与一个给定的模型，能够改变分类器 k^(x)\hat{k}(x)k^(x) 的分类结果的最小对抗扰动 rrr 定义如下 Δ(x;k^):=min⁡r∥r∥2    subject to  k^(k+r)...

     ```python import numpy as np import torch # pytorch机器学习开源框架 import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import torchvision import torch.optim as ...

     首先：DeepFool是白盒攻击算法 概述 生成对抗样本的基本思路，大体可以分为白盒攻击和黑盒攻击，区别在于黑盒测试把模型当做黑盒，只能输入样本获得预测结果，白盒在黑盒的基础上还可以获取模型的参数、梯度等信息。...

     DeepFool:一种简单而准确的愚弄深度神经网络的方法 摘要 最先进的深度神经网络已经在许多图像分类任务中取得了令人印象深刻的结果。然而，这些相同的架构已经被证明是不稳定的小，良好的寻找，图像的扰动。尽管这...

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