论文阅读笔记：Intriguing properties of neural networks

最新推荐文章于 2023-11-28 12:08:34 发布
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分类专栏： adversarial learning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36356761/article/details/79561316
这篇论文笔记探讨了深度神经网络的特性，挑战了高层特征单个神经元代表特定特质的观点。通过DeepDream实验，发现神经元并非独立承载语义信息，而是一个整体空间的描述。此外，论文揭示了对抗样本的存在及其可迁移性，指出对抗训练能有效降低MNIST测试误差。未经对抗训练的模型对对抗样本仍存在脆弱性。

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论文阅读笔记：Intriguing properties of neural networks

深度学习对抗样本的开山之作

要点

  1. 以往的观点认为深度神经网络的高层特征中每一个分量描述了一种特质，但是这篇工作对该观点提出了质疑，他们认为单纯讨论某个神经元代表末一个特征是不对的，是由整个空间描述的。单个神经元并不包含语义信息
    DeepDream的结果显示最后一个全连接层的每一个神经元包含了相应类别的语义信息
    x=argmax
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对抗样本论文阅读Intriguing properties of neural networks
qq_39589936的博客
11-18 518
Intriguing properties of neural networks 文章提出了神经网络中的两个有趣的特性，首次提出了对抗样本adversarial examples的概念 Representation of High Level Neurons（高水平神经元的表现） The first property is concerned with the semantic meaning ...
对抗攻击（1）—— 论文Intriguing properties of neural networks阅读笔记
qq_43205738的博客
11-27 2766
博客目录1.论文中心思想（1）关于某一特征的学习（2）深层神经网络的弱点2.论文重要语句解读 1.论文中心思想 论文讨论了深度神经网络的两个有趣且值得深入探讨的特点： （1）关于某一特征的学习 通过单元分析方法发现（various methods of unit analysis），单个的深层神经元（individual high level units）与随机线性组合的多个深层神经元（rand...
【论文快读】Intriguing properties of neural networks(2014)
玄云飘风的博客
06-07 1576
作者：Christian Szegedy, Wojciech Zaremba等 链接：https://arxiv.org/abs/1312.6199 摘要： 本文的工作包括两个方面： 1. 神经网络的一个high level units和随机若干个units的线性组合之间并没有本质上的区别。所以在高level中，发挥作用的是整个网络的空间结构，而不是单个神经元。 2. 通过对同一in...
解读 intriguing properties of neural networks
weixin_34198797的博客
04-26 724
题目：神经网络的隐藏属性 作者：一作： Christian Szegedy (GooLeNet, BN) 三作：Ilya Sutskever (AlexNet二作，S2S) 六作：Ian Goodfellow(DL book, Maxout, GAN Bengio学生) 七作：Rob Fergus(Visualizing) 出处：ICLR 摘要：深度神经网络在语音、视觉识别方...
论文阅读:神经网络的有趣性质(Intriguing Properties Of Neural Network)
SYSU_BOND的博客
04-02 3718
这篇文章提出对抗样本（Adversarial example）这个坑。所谓对抗样本，就是在原样本上引入细微扰动，就能使得模型出现误分类的情况，这也是对抗生成网络的启发思想深度学习自诩为特征学习的模型，但是这特征由数据出发进行自主的学习，故而其学习到的特征并不一定就是我们所希望的特征，有一点可以确定的是，其对数据的理解与人的理解有着很大的差异，故而，其学习到的特征，也极有可能并非是人理解事物的特征。...
[深度学习论文笔记][Adversarial Examples] Intriguing properties of neural networks
Hao_Zhang_Vision的博客
11-03 2535
Szegedy, Christian, et al. “Intriguing properties of neural networks.” arXiv preprint arXiv:1312.6199 (2013). (Citations: 251). 1 Representation of High Level Neurons 1.1 Motivation Previou
[深度学习论文笔记][ICLR 18]mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION
KFXW的专栏
01-31 4500
[ICLR 18]mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION Hongyi Zhang, Moustapha Cisse, Yann N. Dauphin and David Lopez-Paz from MIT & FAIR paper link Overview 这篇文章提出了一种新的数据扩展方法。该方法简单有效。同时作者在文章中进行了详
对抗机器学习基础（论文学习笔记二）
Evan Hu的博客
03-22 1059
Foundation系列共有三个部分，是对《Evasion attacks against machine learning at test time》《Intriguing properties of neural networks》《Explaining and harnessing adversarial examples》三篇文章的阅读笔记整理。本文介绍《Intriguing proper...
论文解读-Intriguing properties of neural networks（ICLR2014）
chadlee
08-12 1317
Intriguing properties of neural networks（ICLR2014） 这篇文章被认为是对抗样本的开山之作，首次发现并提出了对抗样本，作者阵容豪华，被引了很多次。但是文章的名字是《神经网络有趣的特性》，着重理解一下作者笔下神经网络的特性，特别是作者对对抗样本的解释，之后还有其他角度解释的文章。 对抗样本 文章通过求解以下优化问题找到对抗样本：  Minimize c∣r∣+loss⁡f(x+r,l) subject to x+r
从经典论文《Intriguising properties of neural network》中总结文献阅读思路
ForKyrie
06-02 349
研究生期间学习对抗样本相关内容有一定时间了，写下这篇文章一方面为了回顾这篇对抗样本研究的开山之作，另一方面为了总结自己阅读文献的思路，并把自己的经验分享给同窗师妹，帮助她快速入门。 ...
Intriguing properties of neural networks：神经网络的有趣的特性——深度学习对抗样本的开山之作.pdf
10-14
上传错了，麻烦管理员删除此资源。非常感谢管理员，辛苦了
论文笔记（一）《Intriguing properties of neural networks》
qq_39667860的博客
02-21 1428
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
Intriguing properties of neural networks
小衎的博客
02-17 2310
Intriguing properties of neural networks ps：由于作者刚开始读论文，英文水平有限，总结能力尚浅，因此主要以翻译为主，然后用代码实现文章中的实验……大神请飘过…… 文章连接：https://arxiv.org/abs/1312.6199 一般认为这篇paper是对抗样本的开山之作 Abstract 深度神经网络是高度表达的模型，最近在语音和视觉识别任务上达到了非常优秀的性能。 尽管他们的表现力是他们成功的原因，但是这也使他们学习了无法解释的，可能具有反直觉特性的解决方
关于Intriguing properties of neural networks的理解
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kearney1995的博客
03-23 1万+
 这是有关神经网络的对抗样本的首篇文章，Szegedy等人发现了神经网络的一些（两个）有趣的性质。  第一个是关于高维神经网络的神经元的含义问题，先前的一些工作认为深度神经网络的神经元都代表着某一个特征，因此他们寻找能够最大激活某一个特定神经元的样本集合。而他们的实验发现，通过寻找最大化激活某个特定神经元的方法也许并没有真正找到本质的信息。因为即便是对于某一个隐层的所有神经元的线性加权进行最大化...
【论文解读：Intriguing properties of neural networks】
最新发布
CharilePuth的博客
11-28 1670
论文解读：Intriguing properties of neural networks
[2014]Intriguing properties of neural networks
m0_48967063的博客
11-25 1001
表示输入图像；表示某一层的激活值；表示正则化中的权重衰减因子表示数据中未训练网络的保留图像集表示第个隐藏单元相关的自然基向量表示随机向量之前的工作隐藏单元的激活 解释为有意义的特征。他们寻找能最大化这个单一特征的激活值的输入图像，该图像满足（或接近最大可达到的值）：实验发现，随机向量产生同样的可接解释的语义特性，更正式地说，图片之间存在语义关联。这表明随机基底比自然基底更适合于检查的性质。这对于神经网络能否在坐标系中解开变动因素的概念提出了质疑。
ICLR2014_Intriguing properties of neural networks
weixin_30662011的博客
03-13 455
Author 一作： Christian Szegedy (GooLeNet, BN) 三作：Ilya Sutskever (AlexNet二作，S2S) 六作：Ian Goodfellow(DL book, Maxout, GAN Bengio学生) 七作：Rob Fergus(Visualizing) 大佬们总是喜欢一块玩，┓(´∀`)┏ Abstract DNN的...
对抗样本与生成式对抗网络
沈春旭的博客
05-31 4993
1.前言 对抗样本和对抗性网络，从最开始YannLeCun在Quora上直播时表示生成对抗性网络是近期人工智能最值得期待的算法之一，到生成对抗性网络的发明者IanGoodfellow在Quora上直播讲述自己的学习经历和研究，成了人工智能领域内热门的名词之一。而对比起LeCun,IanGoodfellow的知名度可能没有那么高，但是Goodfellow是YoshuaBengio的学生，前Go
CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 10 卷积神经网络学了些什么？
bea_tree的博客
05-30 3554
本章是Stanford cs231n正在草拟的一章，主要将ConvNets可视化，进一步理解卷积神经网络。 1 可视化激活值和第一层权重 激活值 最直接的可视化就是展示网络在向前传播时的激活值，ReLU 为激活函数的网络中开始时激活值一般是点状物比较多比较分散，但是当训练后就会比较稀疏集中于局部了. 但是要注意如果有些激活值对很多不同的输入得到的是都全黑, 就可能意味着这是filte
"新概念3册 Lesson 521完整笔记：香水泥的奇特之处
Harry's bottle showcases how ordinary materials, when combined with perfumes, can be transformed into something pleasant and intriguing. This lesson teaches us to appreciate the beauty in unexpected...
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