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论文阅读：GridDehazeNet: Attention-Based Multi-Scale Network for Image Dehazing
2021-12-17 15:16:05
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原创 学习笔记——Auto encoder
Auto encoder简介如下图所示，在李宏毅老师的课中是这样介绍的，auto encoder将输入通过encoder编码得到code，之后通过decoder解码得到output，最后希望达到的效果就是input提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内
2021-07-23 22:06:48
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原创 【论文解读】DeepHunter: Hunting Deep Neural Network Defects via Coverage-Guided Fuzzing
文章目录1、论文介绍2、摘要3、前提知识3、论文工作DeepHunter简介1、论文介绍2、摘要本文提出DeepHunter（自动的模糊测试框架），它通过变异产生新的保留语义的测试集，利用多种覆盖标准作为反馈，从多角度指导测试的生成。为了可扩展到实际大小的DNNs，DeepHunter在一批种维护多种测试，并依据反馈进行优先选择。通过实验证明DeepHunter可以完成如下：在指导下可大幅增加覆盖产生可以检测出模型错误行为的测试准确地捕获DNN量化过程潜在的缺点，实现平台迁移3、前提知识
2021-07-16 19:33:37
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原创 tensorflow学习中的问题（二）
1、feed_dict传数据上代码学编程，最好从代码中学习，这样才可以学以致用先说明一下下面代码要说明什么问题：①feed_dict并不是只能改变用占位符设置的变量（不了解占位符，可以看我之前的文章），可以给任意计算图中的量传值，即使申明为tf.constant的变量也可以传值。②第三个输出是11*6，更加说明每次run的时候都是走计算图的过程import tensorflow as tfdef model(a,b): c = tf.add(a,b) return cdef
2021-04-06 21:21:19
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原创 tensorflow学习（一），计算图
tensorflow使用时的问题，计算图()计算图在调用时才有def add(): #如果仅在 a1 = tf.placeholder(tf.float32) b1 = tf.placeholder(tf.float32) c = tf.add(a1,b1) return cdef main(_): a = tf.constant(5) b = tf.constant(3) c = add(a,b) #在执行add这个函
2021-03-29 12:11:44
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原创 [论文解读二]DeepGauge: Multi-Granularity Testing Criteria for Deep Learning Systems
[论文阅读笔记二]DeepGauge: Multi-Granularity Testing Criteria for Deep Learning Systems前情提要要点提示major function region和corner-case region理解Top-k Neuron Coverage和Top-k Neuron Patterns区别论文感想前情提要论文内容介绍见论文阅读笔记一DeepGauge: Multi-Granularity Testing Criteria for Deep Le
2021-01-28 21:45:32
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原创 [论文解读一]DeepGauge: Multi-Granularity Testing Criteria for Deep Learning Systems
[论文解读]DeepGauge: Multi-Granularity Testing Criteria for DeepLearning Systems
2021-01-17 12:56:01
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空空如也
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