[paper]Intriguing properties of neural networks(L-BFGS)

本文提出了神经网络的两个有趣的特性:

  1. 各个高级单元和高级单元的随机线性组合之间没有区别,即在神经网络的高层中包含语义信息的是空间而不是单个单元。
  2. 深度神经网络学习的输入—输出映射在相当大的程度上是不连续的。通过使用一些难以察觉的扰动可以造成模型的误分类,这种特定的扰动可以通过最大化网络的预测误差生成。

最后提出一种基于最大化网络预测误差的对抗样本生成算法—L-BFGS。

详细内容可参考https://blog.csdn.net/qq_43205738/article/details/84575387

全部评论

相关推荐

Southyeung:我说一下我的看法(有冒犯实属抱歉):(1)简历不太美观,给我一种看都不想看的感觉,感觉字体还是排版问题;(2)numpy就一个基础包,机器学习算法是什么鬼?我感觉你把svm那些写上去都要好一点。(2)课程不要写,没人看,换成获奖经历;(3)项目太少了,至少2-3个,是在不行把网上学习的也写上去。
点赞 评论 收藏
分享
评论
点赞
收藏
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务