发简信
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JPEG-resistant Adversarial Images
摘要： While JPEG compression is not differentiable, we show how to closely approximate it...
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研读笔记-COUNTERING ADVERSARIAL IMAGES USING INPUT TRANSFORMATIONS
文章链接：http://arxiv.org/pdf/1711.00117项目源码：https://github.com/facebookresearch/adversaria...
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研读笔记-A study of the effect of JPG compression on adversarial images文章链接：http://arxiv.org/pdf/1608.00853 摘要：文中评估JPG压缩对对抗性图像分类的影响。对于小幅度的FGSM扰动，我们发现JPG压缩常常在很...
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研读笔记-Universal adversarial perturbations文章链接：https://arxiv.org/abs/1610.08401 摘要：提出一个系统的方法可以生成 universal perturbations，并说明当下最先进...
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研读笔记-improving the robustness of deep neural networks via stability training
Related work Data augmentation:提高模型识别能力的方法之一是增大样本数据，往往更大的样本数据集可以训练出表现更好的以及更鲁棒的模型.通过生成难以...
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Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南 | ApacheCN
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