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时间:2018-01-25 23:30来源:未知 作者:admin 点击:
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  79cp.com更风趣的是,为 YOLO 检测器生成的实体匹敌样本也能够骗过尺度的 Faster-RCNN。我们的演示重庆时时一码两期计划包含了一次实体匹敌样本正在 Faster-RCNN 上的动态测试。由于这是针对 Faster-RCNN 的黑盒攻击,所以没有 YOLO 案例那么成功。当然,这个成果是能够预见的。但我们也相信再多利用一些额外的手艺(好比集成锻炼)能够让这种黑盒攻击更无效。此外,针对对 Faster-RCNN 的攻击进行具体优化也能获得更好的成果。我们目前正正在撰写一篇更细致地摸索这些攻击的论文。下图给出了 Faster-RCNN 无法感学问别「遏制」标记的示例。

  我们近期的研究《对深度进修模子的稳健的实体世界攻击(Robust physical-world attacks on deep learning models)》则展现了针对分类器的实体攻击。理所当然,dnn接下来我们又攻击了物体检测器。这些计较机视觉算法能够识别场景中的相关物体以及预测获得指出了这些物体的位置和品种的鸿沟框。取分类器比拟,检测器更难棍骗,由于它们会处置整张图像而且能够正在预测中利用布景消息(好比方针物体正在场景中的标的目的和位置)。

  Goodfellow 等人提出了快速梯度(fast gradient)方式,该方式使用了丧失函数的一种一阶近似来建立匹敌样本;参阅:

  我们演示了针对 YOLO 检测器的实体匹敌样本。YOLO 检测器是一种风行的算法,具有优秀的及时性表示。我们的样本采用了贴纸扰动的形式,使用正在实正在的「遏制」标记上。下图给出了我们的实体匹敌扰动示例。

  这个算法基于我们正在攻击分类器方面的晚期研究。底子上而言,我们采用了一种优化方式来生成匹敌样本。可是,我们的尝试经验表白:取棍骗分类器所需的前提比拟,dnn为检测器生成稳健的实体匹敌样本需要模仿更大规模的变化的实体情况。这很可能是由于检测器正在生成预测时会考虑远远更多的布景消息。dnn该算法的环节特征包罗:能够指定实体情况模仿的序列,以及能够指定平移不变性(translation invariance)属性。也就是说,不管方针物体位于场景中的什么位置,扰动都该当无效。由于物体的位置可能会因旁不雅者的环境而自正在变化,所以若是不针对这种性质进行优化,扰动就可能会正在物体挪动时失效。我们即将发布的环绕这一从题的论文将会包含相关该算法的更多细节。

  近来的一项研究功效查抄了数字匹敌样本的黑盒迁徙性(black-box transferability),表白正在黑盒设置中生成匹敌样本也是可能的;参阅:。这些手艺涉及到以白盒的体例为另一个已知模子生成匹敌样本,然后再运转它们来匹敌未知的方针模子。

  通过录制pk10开奖直播华人来测试检测表示,我们还施行了动态测试。能够正在加盟彩票投注站多少钱中看到,YOLO 收集正在几乎所有帧中都无法感学问别出「遏制」标记。若是一辆实正在的从动驾驶pk10彩票控开奖记录正在具有如许的匹敌式「遏制」标记的道时时和实时上行驶,它就无法看到这种「遏制」标记,从而有可能形成交叉北京赛车pk10稳赚大钱口撞车变乱。我们创制的这种扰动很稳健,不受距离和角度影响——这两者是从动驾驶场景中最常见的变化要素。

  也有研究者提出了基于优化的方式来为方针攻击建立匹敌扰动;参阅:。具体来说,这些攻击会设想建立一个方针函数,该函数的解是为了最大化输入的实正在标签取攻击者想要的方针标签之间的差别,集看不懂道金马国际标记伯克利为实正在情况同时基于某种输入类似度的定义来最小化这些输入之间的差别。正在计较机视觉分类问题中,输入向量的 L2 范数是一种常见的怀抱尺度。凡是而言,L2 距离低的输入相互之间更为接近。因而,我们有可能计较出如许的输入——它们正在人眼看来很是接近,但对机械分类器而言却很是分歧。

  为了更好地舆解这些亏弱之处,研究者对匹敌样本影响摆设正在现实世界中的 DNN 的可能体例进行了普遍的研究。

  由于正在数字世界和实体世界中都存正在这种匹敌样本,所以潜正在的防御方式也获得了普遍的研究。正在这些方式中,分歧类型的匹敌锻炼方式是最无效的。Goodfellow 等人最早提出将匹敌锻炼用于无效地提拔 DNN 的稳健性从,参阅《学界 Open天津时时彩开奖 切磋北京赛车pk10开奖5码亿鼎博:用匹敌样本攻击机械进修》。Tramèr 等人则将其延展成了集成匹敌进修(ensemble adversarial learning),参阅:。Madry 等人还提出通过利用匹敌样本进行迭代式的锻炼来获得稳健的收集,参阅:。时时彩资金投注策略学界几张贴纸就让神经收要施行基于匹敌锻炼的防御,需要大量匹敌样本。此外,正在集成锻炼上的研究()表白若是匹敌样本来自于分歧的模子,那么这些匹敌样天性使防御更为稳健。集成匹敌锻炼的劣势是添加匹敌样本的多样性,使得模子能够完整地摸索匹敌样本空间。当然也还有其它类型的防御方式存正在,但 Carlini 和 Wagner 的研究表白其它那些已有的防御方式正在面临自顺应攻击时都不敷稳健;参阅:

  深度神经收集(DNN)曾经正在图像处置、文本阐发和语音识别等各类使用范畴取得了很大的进展。DNN 也是良多收集取实体相毗连的系统(cyber-physical system)的主要构成部门。好比说,从动驾驶新梦想的视觉系统能够操纵 DNN 来更好地识别行人、时时彩资金投注策略车辆和道pk10开奖记录标记。可是,近来的研究表白 DNN 容易遭到匹敌样本(adversarial example)的影响:正在输入中插手细心设想的匹敌扰动(adversarial perturbation)能够误导方针 DNN,使其正在运转中给该输入加标签时犯错。当正在现实世界中使用 DNN 时,时时彩资金投注策略如许的匹敌样本就会带来重庆时时彩输死多少人问题。好比,加上了匹敌扰动的输入能够误导从动驾驶时时比分的感知系统,使其正在分类道北京pk10开奖直播 苹果标记时犯错,从而可能形成灾难性的后果。

  Kurakin 等人的研究表白当利用智妙南国彩票论坛摄像头察看打印出来的匹敌样本时,这些样本可能会被错误地分类;参阅:。Sharif 等人通过正在眼镜框中打印匹敌扰动而攻击了人脸识别系统;参阅:。他们的研究表白:仅需正在姿态、pk10虚拟投注的距离/角度、光照等前提上加上很小的变化,就能够正在相对不变的实体情况中成功进行实体攻击。这是个很风趣的成果,帮帮我们更好地舆解了不变情况中的实体样本。

  由于感知细节的能力和识别体例等方面的差别,正在人类眼中看起来不同不大的工具正在机械看来则可能具有很是分歧的意义。近日,伯克利北京赛车pk10手机版研究尝试室(B圣保罗娱乐城R)正在博客上引见了他们正在实正在世界中的匹敌攻击上的研究新功效,无望为从动驾驶等比较赛车pk10开奖直播使用范畴带来新的思虑和看法。该研究的论文曾经发布:,研究者还暗示进一步的研究也正正在进行中。

  总的来说,我们还远未找到针对这些匹敌样本的最优防御策略,我们等候对这一冲动人心的研究范畴的摸索。

  研究者们曾经提出了一些用于正在白盒设置(white-box setting)中生成匹敌样本的分歧方式,此中匹敌者可以或许完全读取拜候该 DNN。白盒设置假设匹敌者很强大,所以基于其进行研究有帮于为将来开辟绝对靠得住的防御手艺奠基根本。这些方式能帮帮我们更好地舆解数字匹敌样本。

  正在这两个案例中(YOLO 和 Faster-RCNN),只要当索罗门娱乐城很是接近「遏制」标记时才会进行检测(大约相距 3 到 4 英尺)。正在实正在环境下,这个距离对黄鹤楼娱乐城而言太近了,底子无法采纳无效的解救办法。请关心我们即将发布的论文,此中包含了相关该算法的更多细节以及针对当前最佳的物体检测器的实体扰动的成果。

  研究者曾经提出了一些用于生成和防御匹敌样本的手艺。正在这篇博客文章中,我们将简要引见当前最佳的用于生成数字匹敌样本的算法,还将会商我们用于正在变化的情况前提下基于实正在物体生成实体匹敌样本的算法。将来我们还将继续更新我们正在针对物体检测器的实体匹敌样本上的研究工做。

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